Deep Natural Language Processing (ePub)
Einstieg in Word Embedding, Sequence-to-Sequence-Modelle und Transformer mit Python
- 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...
- Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln
- Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte
- Ausführliche...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Deep Natural Language Processing (ePub)“
- 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.
Autoren-Porträt von Jochen Hirschle
Dr. Jochen Hirschle ist IT-Trainer und Consultant für Machine Learning und Deep Learning in Braunschweig. Er ist erfahrener Programmierer in Python und Java und war als Wissenschaftler und Dozent an den Universitäten in Köln, Innsbruck und Frankfurt tätig. Er kennt die Fallstricke der statistischen Datenanalyse und die Tricks maschinellen Lernens aus seiner langjährigen Praxis und er weiß, wie sich komplexe Sachverhalte einfach erklären lassen.
Bibliographische Angaben
- Autor: Jochen Hirschle
- 2022, 1. Auflage, 256 Seiten, Deutsch
- Verlag: Carl Hanser Verlag
- ISBN-10: 3446474099
- ISBN-13: 9783446474093
- Erscheinungsdatum: 11.04.2022
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eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Größe: 5.02 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
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