Corso accelerato di elaborazione del linguaggio naturale per principianti: Teoria e applicazioni dell'NLP con TensorFlow 2.0 e Keras

Recensioni dei lettori

Il libro offre una visione pratica e completa della padronanza della PNL attraverso progetti e applicazioni reali, ma soffre di problemi legati all'editing e all'organizzazione.

⬤ Spiega la teoria con esempi pratici ed esercizi.
⬤ Copre gli elementi essenziali della PNL in 12 capitoli.
⬤ Include quattro progetti reali per applicare le conoscenze.
⬤ Fornisce una visione completa della costruzione e dell'implementazione di sistemi NLP.
⬤ Introduce casi di studio specifici e best practice dal punto di vista di un data scientist.

⬤ Autopubblicato con una mancanza di editing professionale.
⬤ Contiene ripetizioni letterali di argomenti.
⬤ Manca un indice e presenta discrepanze nell'indice.
⬤ I lettori potrebbero preferire un'opzione più costosa per ottenere una qualità e un'assistenza migliori.

(basato su 2 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Natural Language Processing Crash Course for Beginners: Theory and Applications of NLP using TensorFlow 2.0 and Keras

Contenuto del libro:

Corso accelerato di elaborazione del linguaggio naturale per principianti.

L'Intelligenza Artificiale (IA) non è l'ultima moda! Il motivo è che l'IA esiste dal 1956 e la sua importanza è evidente in ogni campo. L'intelligenza artificiale incorpora l'intelligenza umana nelle macchine. L'apprendimento automatico (ML), una branca dell'IA, consente alle macchine di imparare da sole. Il Deep Learning (DL), un sottocampo del Machine Learning, utilizza algoritmi ispirati al funzionamento del cervello umano. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) combina la linguistica computazionale e l'intelligenza artificiale, consentendo ai computer e agli esseri umani di comunicare senza problemi. L'NLP è immensamente potente e d'impatto, dato che ogni azienda sta cercando di integrarlo nelle proprie attività quotidiane.

In cosa è diverso questo libro?

Questo libro di AI Publishing è stato realizzato con cura, dando la stessa importanza ai concetti teorici e agli aspetti pratici dell'elaborazione del linguaggio naturale. In ogni capitolo della seconda metà del libro, i concetti teorici dei diversi tipi di deep learning e delle tecniche di NLP sono stati trattati in modo approfondito, seguiti da esempi pratici. Imparerete ad applicare diverse tecniche di NLP utilizzando le librerie TensorFlow e Keras per Python. Ogni capitolo contiene esercizi volti a valutare la comprensione dei concetti trattati nel capitolo stesso. Inoltre, nella sezione Risorse di ogni capitolo, è possibile accedere al notebook Python. L'autore ha anche compilato un elenco di progetti e concorsi pratici di PNL che potete provare a realizzare da soli. Il vantaggio principale dell'acquisto di questo libro è l'accesso immediato a tutto il materiale didattico extra presentato con questo libro - codici Python, esercizi, PDF e riferimenti - sul sito web dell'editore, senza dover spendere un centesimo in più. È possibile scaricare i set di dati utilizzati in questo libro in fase di esecuzione, oppure accedervi nella cartella Resources/Datasets.

L'autore vi tiene per mano in tutto e per tutto. Vi spiega passo dopo passo l'installazione del software necessario per implementare le varie tecniche di PNL contenute in questo libro. Potrete iniziare a sperimentare gli aspetti pratici della PNL fin dall'inizio.

Anche se siete alle prime armi con Python, troverete immensamente utile il brevissimo corso sul linguaggio di programmazione Python contenuto nel secondo capitolo. Il libro contiene tutti i codici e i set di dati. Quindi, se avete accesso a un computer con internet, potete iniziare.

Gli argomenti trattati comprendono:

⬤ Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

⬤ Impostazione dell'ambiente e corso accelerato di Python.

⬤ Introduzione al Deep Learning.

⬤ Pulizia e manipolazione del testo.

⬤ Compiti comuni di NLP.

⬤ Importazione di dati testuali da varie fonti.

⬤ Incorporazione di parole: Conversione di parole in numeri.

⬤ Analisi sentimentale dei film IMDB.

⬤ Classificazione di messaggi spam e non spam.

⬤ Riassunto di testi e modellazione di argomenti.

⬤ Classificazione del testo con l'apprendimento profondo.

⬤ Traduzione di testi mediante il modello Seq2Seq.

⬤ State of the Art NLP con i trasformatori BERT.

⬤ Progetti/articoli pratici di NLP.

⬤ Soluzioni per gli esercizi.

Fate clic sul pulsante ACQUISTA e scaricate subito il libro per iniziare il vostro viaggio nell'elaborazione del linguaggio naturale.