Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка
Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) - крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch - библиотеку глубокого обучения для языка Python - один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP. Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста. В этой книге - Вычислительные графы и парадигма обучения с учителем. - Основы оптимизированной библиотеки PyTorch для работы с тензорами. - Обзор традиционных понятий и методов NLP. - Упреждающие нейронные сети (многослойный перцептрон и другие). - Улучшение RNN при помощи долгой краткосрочной памяти (LSTM) и управляемых рекуррентных блоков - Предсказание и модели преобразования последовательностей. - Паттерны проектирования NLP-систем, используемых в продакшене.
Печатное издание имеет сертификаты качества и безопасности и соответствует нормам санитарной гигиены. На весь ассортимент распростаняется гарантия. Действует дисконтная накопительная система, а также корпоративная скидка 10% на заказ от 20 шт. На странице офомления заказа будет приведена более точная информация о стоимости доставки в ваш регион и о вашей личной скидке.
Позвольте Вам предложить
-
Программируем с PyTorch. Создание приложений глубокого обучения
PyTorch – это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей. Ян Пойнтер поможет…
-
Обработка естественного языка в действии
Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты,…
-
Обработка естественного языка на Java
Применение различных практических методик для систематизации и извлечения полезной текстовой информации из неструктурированных данных с использованием языка программирования Java Обработка естественного языка…
-
Обработка естественного языка с TensorFlow
Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике.…
-
Нейросетевые методы в обработке естественного языка
Доступное введение в NLP и машинное обучение для тех, кто только начинает изучение той или другой дисциплины Нейронные сети прямого распространения Работа с…
-
Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике
Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь…
-
Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов
Затронуты расширенные темы глубокого обучения: оптимизационные алгоритмы, настройка гиперпараметров, отсев и анализ ошибок, стратегии решения типичных задач во время тренировки глубоких…
-
Обучение с подкреплением на PyTorch. Сборник рецептов. Свыше 60 рецептов проектирования, разработки
Библиотека PyTorch выходит на передовые позиции в качестве средства обучения с подкреплением (ОП) благодаря эффективности и простоте ее использования. Эта книга…
-
Введение в глубокое обучение
Автор книги - давний исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на обработке естественного языка, революцию в котором сделало глубокое обучение. К сожалению, ему потребовалось…