Hodnotenie:
Celkovo je kniha označovaná za základné čítanie pre každého, kto sa zaujíma o spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), najmä v oblasti transferového učenia. Považuje sa za užívateľsky prívetivú a vhodnú pre začiatočníkov aj odborníkov, pričom spája teoretické poznatky s praktickými aplikáciami.
Výhody:⬤ Užívateľsky prívetivý
⬤ prístupný pre všetky úrovne odborných znalostí
⬤ poskytuje praktické informácie pre projekty
⬤ skvelý úvod do transferového učenia v NLP
⬤ vynaliezavý pre aplikáciu techník v reálnych scenároch
⬤ podporuje praktické učenie.
V recenziách nie sú uvedené žiadne konkrétne zápory.
(na základe 4 čitateľských recenzií)
Transfer Learning for Natural Language Processing
Transferové učenie pre spracovanie prirodzeného jazyka vás oboznámi s príslušnými konceptmi ML predtým, ako sa ponoríte do najmodernejších pokrokov, ktoré definujú budúcnosť NLP. Vytváranie a trénovanie modelov hlbokého učenia od nuly je nákladné, časovo náročné a vyžaduje si obrovské množstvo údajov.
Na vyriešenie tohto problému vám špičkové techniky transferového učenia umožnia začať s predtrénovanými modelmi, ktoré môžete upraviť presne podľa svojich potrieb. V knihe Transferové učenie pre spracovanie prirodzeného jazyka si prakticky vyskúšate prispôsobenie týchto zdrojov s otvoreným zdrojovým kódom pre svoje vlastné architektúry NLP. Transferové učenie pre spracovanie prirodzeného jazyka vás oboznámi s príslušnými konceptmi ML predtým, ako sa ponoríte do najmodernejších pokrokov, ktoré definujú budúcnosť NLP.
Naučíte sa, ako prispôsobiť existujúce najmodernejšie modely reálnym aplikáciám, vrátane vytvorenia klasifikátora nevyžiadanej pošty, analyzátora nálad filmových recenzií, automatického overovania faktov, systému na odpovedanie na otázky a prekladového systému pre jazyky s nízkym počtom zdrojov. Zakúpenie tlačenej knihy zahŕňa bezplatnú elektronickú knihu vo formátoch PDF, Kindle a ePub od Manning Publications.