Официальный магазин издательской группы ЭКСМО-АСТ
Доставка
8 (800) 333-65-23
Часы работы:
с 8 до 20 (МСК)

Макмахан Брайан: Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка

Артикул: p5457944

Купили 22 раза

Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка - фото 1
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка - фото 2
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка - фото 3
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка - фото 4
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка - фото 5
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка - фото 6
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка - фото 7
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка - фото 8
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка - фото 9
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка - фото 10

О товаре

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. .

Характеристики

ISBN:
Возрастное ограничение:
16+
Год издания:
2019
Количество страниц:
256
Переплет:
Мягкий переплёт
Бумага:
офсет
Формат:
164x232 мм
Вес:
0.34 кг

Игорь Синегуб

После краткого знакомства с NLP и базовых компонентов нейронных сетей, автор переходит к моделированию последовательностей для обработки текстов на естественных языках. Понравилось то, что в конце книги даны различные варианты самообучения и приведен список рекомендуемой литературы с комментариями.

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить скидку 30% на первый заказ