Deep Natural Language Processing Einstieg in Word Embedding, Sequence-to-Sequence-Modelle und Transformer mit Python
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Produktdetails
Format
ePUB
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Ja
Text-to-Speech
Ja
Erscheinungsdatum
11.04.2022
Verlag
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KGSeitenzahl
256 (Printausgabe)
Dateigröße
5267 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783446474093
- Von der logistischen Regression über Feed-Forward-Netze zu Encoder-Decoder-Modellen
- Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln
- Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte
- Ausführliche Python-Code-Erläuterungen im Buch und Jupyter Notebooks auf GitHub
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein.
Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren:
¿ Vektorisierung von Wörtern mit Word Embedding.
¿ Verarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen.
¿ Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen.
¿ Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face.
Anhand praktischer Anwendungen (Klassizierung von Texten, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Frage-Antwort-System) wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen.
- Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln
- Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte
- Ausführliche Python-Code-Erläuterungen im Buch und Jupyter Notebooks auf GitHub
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein.
Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren:
¿ Vektorisierung von Wörtern mit Word Embedding.
¿ Verarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen.
¿ Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen.
¿ Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face.
Anhand praktischer Anwendungen (Klassizierung von Texten, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Frage-Antwort-System) wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen.
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