Natural Language Processing mit PyTorch

Intelligente Sprachanwendungen mit Deep Learning erstellen

Sprachanwendungen wie Amazon Alexa und Google Translate sind heute allgegenwärtig. Grundlage dafür ist das Natural Language Processing (NLP), das zahllose Möglichkeiten für die Entwicklung intelligenter, Deep-Learning-basierter Anwendungen eröffnet. In diesem Buch lernen Sie die neuesten Techniken zur Verarbeitung von Sprache kennen und nutzen dabei das flexible Deep-Learning-Framework PyTorch. Delip Rao und Brian McMahan geben Ihnen einen Überblick über NLP-Methoden und Grundkonzepte neuronaler Netze und demonstrieren Ihnen dann, wie Sie Sprachanwendungen mit PyTorch entwickeln. Der umfangreiche Beispielcode unterstützt Sie dabei, die... alles anzeigen expand_more

Sprachanwendungen wie Amazon Alexa und Google Translate sind heute allgegenwärtig. Grundlage dafür ist das Natural Language Processing (NLP), das zahllose Möglichkeiten für die Entwicklung intelligenter, Deep-Learning-basierter Anwendungen eröffnet. In diesem Buch lernen Sie die neuesten Techniken zur Verarbeitung von Sprache kennen und nutzen dabei das flexible Deep-Learning-Framework PyTorch.

Delip Rao und Brian McMahan geben Ihnen einen Überblick über NLP-Methoden und Grundkonzepte neuronaler Netze und demonstrieren Ihnen dann, wie Sie Sprachanwendungen mit PyTorch entwickeln. Der umfangreiche Beispielcode unterstützt Sie dabei, die gezeigten Techniken nachzuvollziehen und auf Ihre konkreten Aufgabenstellungen zu übertragen.



- Erkunden Sie Berechnungsgraphen und das Paradigma des überwachten Lernens

- Beherrschen Sie die Grundlagen der PyTorch-Bibliothek, die für Tensor-Manipulationen optimiert wurde

- Verschaffen Sie sich einen Überblick über traditionelle NLP-Konzepte und -Methoden

- Machen Sie sich mit den Grundkonzepten von neuronalen Netzen vertraut

- Untersuchen Sie Feedforward-Netze, wie zum Beispiel das mehrschichtige Perzeptron

- Verwenden Sie Einbettungen, um Wörter, Sätze, Dokumente und andere Features darzustellen

- Verstehen Sie, wie sich Sequenzdaten mit rekurrenten neuronalen Netzen modellieren lassen

- Erkunden Sie Sequenzvoraussagen und generieren Sie Sequenz-zu-Sequenz-Modelle

- Lernen Sie Entwurfsmuster für den Aufbau von produktionsreifen NLP-Systemen kennen

"Ein fantastisches Buch, um in NLP und Deep Learning mit PyTorch einzutauchen. Delip und Brian haben großartige Arbeit geleistet, sie erklären NLP-Konzepte verständlich und demonstrieren sie in jedem Kapitel anhand von Beispielcode, um damit praktische NLPAufgaben zu lösen."

— Liling Tan

Research Scientist bei Rakuten



Delip Rao ist der Gründer von Joostware, einem in San Francisco ansässigen Beratungsunternehmen, das sich auf maschinelles Lernen und NLP-Forschung spezialisiert hat. Er ist auch Mitbegründer der Fake News Challenge, einer Initiative, die Hacker und KI-Forscher zusammenbringt, um Probleme bei der Überprüfung von Fakten in Nachrichten zu lösen. Delip hat zuvor in der NLP-Forschung und an Produkten bei Twitter und Amazon (Alexa) gearbeitet.

Brian McMahan ist Forscher bei Wells Fargo mit dem Schwerpunkt NLP. Zuvor hat er bei Joostware in der NLP-Forschung gearbeitet.

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