Bewertung:
Das Buch über die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wird für seine umfassende Abdeckung sowohl klassischer als auch moderner Techniken unter Verwendung von TensorFlow gelobt. Es ist sowohl für Anfänger als auch für solche mit Vorkenntnissen geeignet und bietet klare Erklärungen und praktische Beispiele. Viele Nutzer fanden es lehrreich und hilfreich für das Verständnis komplexer Konzepte im NLP. Es gibt jedoch Meinungen, dass es für absolute Anfänger nicht geeignet ist und dass es nicht tief genug in fortgeschrittene mathematische Konzepte eindringt.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung der NLP-Techniken, einschließlich klassischer Methoden und moderner Ansätze wie Transformers.
⬤ Klare Erklärungen und praktische Beispiele machen das Buch sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene zugänglich.
⬤ Hands-on Anwendung mit TensorFlow mit detaillierten Programmierbeispielen.
⬤ Lehrreiches Material zum Verständnis theoretischer Aspekte zusammen mit praktischen Implementierungen.
⬤ Gut strukturierter Weg vom Anfänger zum Experten in NLP.
⬤ Für absolute Anfänger in NLP oder TensorFlow möglicherweise nicht geeignet.
⬤ Einigen Lesern fehlte es an Tiefe bei fortgeschrittenen mathematischen Erklärungen für die komplexesten Theorien.
⬤ Es gibt Hinweise auf mögliche Fehler in praktischen Beispielen (z.B. Faltungsnetze, die für bestimmte NLP-Aufgaben falsch eingesetzt werden).
⬤ Einige empfanden das Buch als zu enzyklopädisch oder zu langatmig, was Gelegenheitsleser möglicherweise überfordert.
(basierend auf 13 Leserbewertungen)
Natural Language Processing with TensorFlow - Second Edition: The definitive NLP book to implement the most sought-after machine learning models and t
Von einführenden NLP-Aufgaben bis hin zu Transformer-Modellen, diese neue Ausgabe lehrt Sie, die leistungsstarken TensorFlow-APIs zu nutzen, um End-to-End-NLP-Lösungen zu implementieren, die von leistungsstarken ML (Machine Learning)-Modellen angetrieben werden
Key Features:
⬤ Lernen Sie, gängige NLP-Probleme effektiv mit TensorFlow 2.x zu lösen.
⬤ Implementieren Sie End-to-End-Datenpipelines, die von der zugrunde liegenden ML-Modellarchitektur gesteuert werden.
⬤ Nutzen Sie fortgeschrittene LSTM-Techniken für komplexe Datentransformationen, benutzerdefinierte Modelle und Metriken.
Buchbeschreibung:
Zu lernen, wie man Probleme der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) löst, ist aufgrund des explosiven Datenwachstums in Verbindung mit der Nachfrage nach maschinellen Lernlösungen in der Produktion eine wichtige Fähigkeit, die es zu beherrschen gilt. Natural Language Processing with TensorFlow, Second Edition, lehrt Sie, wie Sie gängige NLP-Probleme mit einer Vielzahl von Deep-Learning-Modellarchitekturen lösen können.
Das Buch beginnt damit, die Leser mit NLP und den Grundlagen von TensorFlow vertraut zu machen. Dann lernt man schrittweise verschiedene Facetten von TensorFlow 2.x. In den folgenden Kapiteln lernt man dann, wie man leistungsstarke Wortvektoren generiert, Text klassifiziert, neuen Text generiert und Bildunterschriften generiert, neben anderen spannenden Anwendungsfällen von NLP in der realen Welt.
TensorFlow hat sich zu einem Ökosystem entwickelt, das einen maschinellen Lern-Workflow durch das Einlesen und Umwandeln von Daten, die Erstellung von Modellen, die Überwachung und die Produktion unterstützt. Wir werden dann Text direkt aus Dateien lesen und die erforderlichen Transformationen durch eine TensorFlow-Datenpipeline durchführen. Wir werden auch sehen, wie wir ein vielseitiges Visualisierungstool namens TensorBoard verwenden können, um unsere Modelle zu visualisieren.
Am Ende dieses NLP-Buches werden Sie mit der Verwendung von TensorFlow vertraut sein, um Deep-Learning-Modelle mit vielen verschiedenen Architekturen zu erstellen und Daten mit TensorFlow effizient einzulesen. Darüber hinaus werden Sie in der Lage sein, TensorFlow während Ihres gesamten maschinellen Lernprozesses sicher zu verwenden.
Was Sie lernen werden:
⬤ Kernkonzepte des NLP und Techniken mit TensorFlow erlernen.
⬤ Verwenden Sie State-of-the-Art Transformers und wie sie verwendet werden, um NLP Aufgaben zu lösen.
⬤ Satzklassifikation und Texterzeugung mit CNNs und RNNS durchführen.
⬤ Nutzen Sie fortgeschrittene Modelle für die maschinelle Übersetzung und die Generierung von Bildunterschriften.
⬤ Erstellen Sie End-to-End Datenpipelines in TensorFlow.
⬤ Lernen Sie interessante Fakten und Praktiken in Bezug auf die jeweilige Aufgabe.
⬤ Erstellen Sie Wortrepräsentationen von großen Datenmengen für Deep Learning.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Buch richtet sich an Python-Entwickler und Programmierer mit einem starken Interesse an Deep Learning, die lernen wollen, wie sie TensorFlow zur Vereinfachung von NLP-Aufgaben einsetzen können.
Grundlegende Python-Kenntnisse werden vorausgesetzt, ebenso wie Grundwissen über maschinelles Lernen und Kalkül und lineare Algebra auf Grundschulniveau. Vorkenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache sind nicht erforderlich.
| ISBN: | 9781838641351 |
| Autor: | |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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