Noch Fragen? 0800 / 33 82 637

Deep Natural Language Processing

Einstieg in Word Embedding, Sequence-to-Sequence-Modelle und Transformer mit Python

Produktform: E-Buch Text Elektronisches Buch in proprietärem

- 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.weiterlesen

Elektronisches Format: PDF

Sprache(n): Deutsch

ISBN: 978-3-446-47390-4 / 978-3446473904 / 9783446473904

Verlag: Hanser, Carl

Erscheinungsdatum: 11.04.2022

Seiten: 256

Auflage: 1

Autor(en): Jochen Hirschle

39,99 € inkl. MwSt.
kostenloser Versand

lieferbar - Lieferzeit 10-15 Werktage

zurück