Avis des lecteurs
Résumé:Le livre sur le traitement du langage naturel (NLP) est bien accueilli pour sa couverture complète des techniques classiques et modernes utilisant TensorFlow. Il convient à la fois aux débutants et à ceux qui ont des connaissances préalables, en fournissant des explications claires et des exemples pratiques. De nombreux utilisateurs l'ont trouvé éducatif et utile pour comprendre les concepts complexes de la PNL. Cependant, certains estiment qu'il ne convient pas aux débutants complets et qu'il n'approfondit pas suffisamment les concepts mathématiques avancés.
Avantages:⬤ Une couverture complète des techniques de la PNL, y compris les méthodes classiques et les approches modernes comme les Transformers.
⬤ Des explications claires et des exemples pratiques le rendent accessible à la fois aux débutants et aux personnes ayant une certaine expérience.
⬤ Application pratique utilisant TensorFlow avec des exemples de codage détaillés.
⬤ Du matériel pédagogique pour comprendre les aspects théoriques et les mises en œuvre pratiques.
⬤ Un parcours bien structuré du novice à l'expert en PNL.
⬤ Peut ne pas convenir aux débutants complets en PNL ou en TensorFlow.
⬤ Certains lecteurs ont trouvé qu'il manquait de profondeur dans les explications mathématiques avancées pour les théories les plus complexes.
⬤ Il y a des mentions d'erreurs potentielles dans les exemples pratiques (par exemple, des réseaux convolutifs utilisés de manière incorrecte pour des tâches spécifiques de TAL).
⬤ Certains ont perçu le livre comme étant trop encyclopédique ou trop long, ce qui pourrait être accablant pour les lecteurs occasionnels.
(basé sur 13 avis de lecteurs)
Titre original :
Natural Language Processing with TensorFlow - Second Edition: The definitive NLP book to implement the most sought-after machine learning models and t
Contenu du livre :
Cette nouvelle édition vous apprend à utiliser les puissantes API TensorFlow pour mettre en œuvre des solutions de NLP de bout en bout, pilotées par des modèles ML (Machine Learning) performants.
Caractéristiques principales :
⬤ Apprenez à résoudre efficacement les problèmes courants de NLP avec TensorFlow 2. x.
⬤ Implémenter des pipelines de données de bout en bout guidés par l'architecture du modèle ML sous-jacent.
⬤ Utilisez des techniques LSTM avancées pour des transformations de données complexes, des modèles personnalisés et des métriques.
Description du livre :
Apprendre à résoudre les problèmes de traitement du langage naturel (NLP) est une compétence importante à maîtriser en raison de la croissance explosive des données combinée à la demande de solutions d'apprentissage automatique en production. Natural Language Processing with TensorFlow, Second Edition, vous apprendra à résoudre les problèmes courants de NLP dans le monde réel avec une variété d'architectures de modèles d'apprentissage profond.
Le livre commence par familiariser les lecteurs avec le NLP et les bases de TensorFlow. Dans les chapitres suivants, vous apprendrez à générer des vecteurs de mots puissants, à classifier des textes, à générer de nouveaux textes et à générer des légendes d'images, parmi d'autres cas d'utilisation passionnants du TAL dans le monde réel.
TensorFlow a évolué pour devenir un écosystème qui prend en charge un flux de travail d'apprentissage automatique par l'ingestion et la transformation des données, la construction de modèles, la surveillance et la mise en production. Nous lirons ensuite du texte directement à partir de fichiers et effectuerons les transformations nécessaires par le biais d'un pipeline de données TensorFlow. Nous verrons également comment utiliser un outil de visualisation polyvalent appelé TensorBoard pour visualiser nos modèles.
À la fin de ce livre sur le NLP, vous serez à l'aise avec l'utilisation de TensorFlow pour construire des modèles d'apprentissage profond avec de nombreuses architectures différentes, et pour ingérer efficacement des données à l'aide de TensorFlow.
Ce que vous apprendrez
⬤ Apprendre les concepts de base du NLP et les techniques avec TensorFlow.
⬤ Utiliser les transformateurs de pointe et la façon dont ils sont utilisés pour résoudre les tâches de NLP.
⬤ Effectuer la classification de phrases et la génération de textes en utilisant les CNN et les RNNS.
⬤ Utiliser des modèles avancés pour la traduction automatique et la génération de légendes d'images.
⬤ Construire des pipelines de données de bout en bout dans TensorFlow.
⬤ Apprendre des faits intéressants et des pratiques liées à la tâche à accomplir.
⬤ La création de représentations de mots de grandes quantités de données pour l'apprentissage en profondeur.
À qui s'adresse ce livre :
Ce livre s'adresse aux développeurs et programmeurs Python qui s'intéressent de près à l'apprentissage profond et qui souhaitent apprendre à tirer parti de TensorFlow pour simplifier les tâches de NLP.
Il suppose des compétences fondamentales en Python, ainsi qu'une connaissance de base de l'apprentissage automatique, du calcul et de l'algèbre linéaire au niveau du premier cycle universitaire. Aucune expérience préalable en traitement du langage naturel n'est requise.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781838641351 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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