- BERTによる自然言語処理について体系的に学びたい。
- BERTによる自然言語処理について解説されているわかりやすい書籍は…？
このように思われている方向けに本記事ではBERTによる自然言語処理が学べるおすすめ本を厳選して3冊ご紹介いたします。記事を読むことでBERTによる自然言語処理について解説された良書を把握することができるはずです。
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目次
【2025年最新】BERTの独学におすすめの本3選
本章では早速、BERTの独学におすすめの本を紹介いたします。どの書籍も良書なので、中身の雰囲気を確認して自身に合いそうな書籍を実際に手に取ってみてください。
おすすめ本①BERT実践入門 PyTorch + Google Colaboratoryで学ぶあたらしい自然言語処理技術
1冊目のおすすめ本は『BERT実践入門 PyTorch + Google Colaboratoryで学ぶあたらしい自然言語処理技術』となります。
自然言語処理モデル「BERT」のしくみと実装手法をPyTorchとGoogle Colaboratoryで学んでみよう！出典：Amazon
当書は、PyTorchとGoogle Colaboratoryの環境を利用して、BERTの実装方法について解説した書籍です。BERTのしくみや実装方法についてサンプルを元に解説されているので理解しやすいはずです。以上からBERTの概要と実装を効率よく短期間で学びたい方におすすめと言えるでしょう。
おすすめ本②BERT入門 プロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理
2冊目のおすすめ本は『BERT入門 プロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理』となります。
本書では、技術開発はもちろん実務経験も豊富なNLPの専門家集団が、Attention機構、Transformerアルゴリズム、BERTモデルを徹底解説。プロフェッショナルチームが仕組みを詳しく、現場で使えるコードをやさしく手引きします。出典：Amazon
当書では、Attention機構、Transformerアルゴリズム、BERTモデルについて詳しく解説されてます。仕組みから理解することで、現場で使える実践力が養われることでしょう。
また、BERTの環境構築から代表的な使われ方まで、コードレベルで解説されているので、すぐに実践に活かしやすいはずです。
おすすめ本③BERTによる自然言語処理入門：Transformersを使った実践プログラミング
3冊目のおすすめ本は『BERTによる自然言語処理入門 Transformersを使った実践プログラミング』となります。
本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。出典：Amazon
当書では自然言語処理や機械学習の概要から、BERTによって文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を行なっていく中で実践力を養うことができます。データセットの処理から、ファインチューニング、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになるはずです。
BERTを本で学習する3つのメリット
本章ではBERTを本で学習するメリットをお伝えします。結論、以下の3点がBERTを本で学習する大きなメリットと言えるでしょう。
- 情報が体系的にまとまっている
- 手書きのメモを取りやすい
- 専門家による情報を得られる
その【1】情報が体系的にまとまっている
ネットで手に入る情報は情報同士の繋がりが見えづらいことも少なくありません。本であれば、情報に一貫性があるため目的の知識を体系的にインプットすることができます。情報を体系的かつ網羅的に学習する際に特に書籍での学習は役立つと言えるでしょう。
その【2】手書きのメモを取りやすい
電子化が進んだ現代においても手書きのメモは記憶に定着させるのに役立つ効果的な学習法です。紙の本であれば読みながら直接メモを取れるため効率的に学習を進めることができるでしょう。ただし、メモを取ることが目的とならないよう注意が必要です。
その【3】専門家による情報を得られる
書籍として出版されるものの多くは、専門家が著者として書き、編集が加えられたものとなります。そのため、ネットで転がっている情報より正確で品質が高いと言えるでしょう。ただし、出版年から日が経っていると掲載情報の鮮度が落ちてしまう点には注意が必要です。
書籍での学習であれば情報を体系的かつ網羅的にインプットしやすい。また、専門家による高品質な情報にアクセスできる。
BERTを本で学習する2つのデメリット
本章ではBERTを本で学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点がBERTを本で学習する大きなデメリットと言えるでしょう。
- 情報が古い可能性がある
- 手を動かしながら学習しづらい
その【1】情報が古い可能性がある
ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。紙の本は出版された時点の情報しか含まれていないため、掲載されている情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、書籍を購入する際は出版年を必ずチェックするようにしてください。また、最新のトレンドを学ぶのであればオンライン学習がおすすめです。
その【2】手を動かしながら学習しづらい
ITのスキルを習得するのに座学だけでは不十分といえます。読書だと手を動かしながら学習するのが難しいのが大きな欠点と言えるでしょう。そのため、本を読んで満足するのではなく、適切にアウトプットする機会を自身で設けましょう。
出版年によっては掲載されている情報が古い可能性があるため、最新のトレンドをキャッチアップするのには向かない。また、読書するだけでなくアウトプットする機会を自身で設けないと使えるスキルが身につきづらい。
BERTを効率的に学ぶために大切なこと
本章ではBERTを効率的に学ぶために大切なことを現役エンジニア目線でお伝えいたします。結論、以下の3点を意識するようにしましょう。
- アウトプット量を増やす
- わからない点は質問する
- オンラインリソースも活用する
その【1】アウトプット量を増やす
単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。
その【2】わからない点は質問する
学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。
あなたの周りに優秀なエンジニアがいるならその人を頼ってみるのも一つ。もし周りにいないのであればMENTAのようなオンラインでメンターを見つけることができるサービスやteratailのようなITエンジニア特化型のQ&Aサイトを活用してみると良いでしょう。
その【3】オンラインリソースも活用する
また、書籍での学習だけで不十分と感じたらUdemyをはじめとしたオンラインリソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述の本での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。
BERTを本で学習したら案件を探してみよう
良書でBERTの学習を済ましたら、以下の案件獲得サイトから案件を獲得してみることをおすすめいたします。週1,2の副業案件からフリーランス向けの案件まで幅広く掲載されております。一度サイトを覗いてみると良いでしょう。
今すぐ案件を探すなら、以下の3社が非常におすすめなので、無料登録して自身に合う案件がないか探してみると良いでしょう。
| 【第1位】 レバテックフリーランス | 業界最大級の案件を保有。業界トップクラスの高単価報酬・低マージンを実現しておりサポートが非常に充実しているため、エンジニアであればまず第一に登録しておくべきエージェント。 |
|---|---|
| 【第2位】 Remogu | リモート案件のみを扱っている。週2日や夜間OKの案件が豊富。エージェントによる手厚いサポートを受けることができる。 |
| 【第3位】 ポテパンフリーランス | 未経験や実務経験が1年未満でも獲得できる案件が存在する。また、案件参画後のフォローも手厚いため実務経験が浅い人に特におすすめ。 |
【2025年最新】BERTによる自然言語処理が学べるおすすめ本｜まとめ
ここまでBERTによる自然言語処理が学べるおすすめ本を紹介してきました。今回紹介した書籍はどれも良書なので、自身に合った書籍を手に取って読んでみてください。本記事がBERTの良書を知る上であなたのお役に立てたのなら幸いです。
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