Ocena:
Ogólnie rzecz biorąc, książka jest uznawana za niezbędną lekturę dla każdego zainteresowanego przetwarzaniem języka naturalnego (NLP), szczególnie w obszarze uczenia się transferu. Uznawana jest za przyjazną dla użytkownika i odpowiednią zarówno dla początkujących, jak i ekspertów, łącząc wiedzę teoretyczną z praktycznymi zastosowaniami.
Zalety:⬤ Przyjazna dla użytkownika
⬤ dostępna dla wszystkich poziomów wiedzy
⬤ dostarcza praktycznych informacji dla projektów
⬤ świetne wprowadzenie do uczenia się transferu w NLP
⬤ przydatne do stosowania technik w rzeczywistych scenariuszach
⬤ zachęca do praktycznej nauki.
W recenzjach nie wymieniono żadnych konkretnych wad.
(na podstawie 4 opinii czytelników)
Transfer Learning for Natural Language Processing
Transfer Learning for Natural Language Processing pozwala zapoznać się z odpowiednimi koncepcjami ML, a następnie zagłębić się w najnowocześniejsze osiągnięcia, które definiują przyszłość NLP. Budowanie i trenowanie modeli głębokiego uczenia od podstaw jest kosztowne, czasochłonne i wymaga ogromnych ilości danych.
Aby rozwiązać ten problem, najnowocześniejsze techniki uczenia transferowego umożliwiają rozpoczęcie od wstępnie wytrenowanych modeli, które można dostosować do własnych potrzeb. Transfer Learning for Natural Language Processing to praktyczna pomoc w dostosowywaniu tych zasobów open source do własnych architektur NLP. Transfer Learning for Natural Language Processing pozwala zapoznać się z odpowiednimi koncepcjami ML, a następnie zagłębić się w najnowsze osiągnięcia, które definiują przyszłość NLP.
Dowiesz się, jak dostosować istniejące najnowocześniejsze modele do rzeczywistych zastosowań, w tym do tworzenia klasyfikatora spamu, analizatora nastrojów recenzji filmowych, automatycznego sprawdzania faktów, systemu odpowiadania na pytania i systemu tłumaczeń dla języków o niskich zasobach. Zakup książki drukowanej obejmuje bezpłatny eBook w formatach PDF, Kindle i ePub od Manning Publications.
© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)