Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow - Seconda edizione: Il libro definitivo sull'NLP per implementare i modelli di apprendimento automatico più ricercati e le applicazioni di TensorFlow.

Recensioni dei lettori

Il libro sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è molto apprezzato per la copertura completa delle tecniche classiche e moderne che utilizzano TensorFlow. È adatto sia ai principianti che a coloro che hanno già una certa conoscenza, fornendo spiegazioni chiare ed esempi pratici. Molti utenti lo hanno trovato educativo e utile per comprendere concetti complessi di PNL. Tuttavia, si ritiene che non sia adatto ai principianti assoluti e che non approfondisca abbastanza i concetti matematici avanzati.

⬤ Copertura completa delle tecniche di PNL, compresi i metodi classici e gli approcci moderni come i trasformatori.
⬤ Spiegazioni chiare ed esempi pratici lo rendono accessibile sia ai principianti che a chi ha già una certa esperienza.
⬤ Applicazione pratica di TensorFlow con esempi dettagliati di codifica.
⬤ Materiale didattico per comprendere gli aspetti teorici e le implementazioni pratiche.
⬤ Percorso ben strutturato da principiante a esperto di PNL.

⬤ Potrebbe non essere adatto a principianti assoluti in NLP o TensorFlow.
⬤ Alcuni lettori ritengono che manchi di profondità nelle spiegazioni matematiche avanzate delle teorie più complesse.
⬤ Ci sono menzioni di potenziali errori negli esempi pratici (ad esempio, reti convoluzionali usate in modo errato per compiti specifici di NLP).
⬤ Alcuni hanno percepito il libro come troppo enciclopedico o lungo, forse eccessivo per i lettori occasionali.

(basato su 13 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Natural Language Processing with TensorFlow - Second Edition: The definitive NLP book to implement the most sought-after machine learning models and t

Contenuto del libro:

Dalle attività NLP introduttive ai modelli Transformer, questa nuova edizione insegna a utilizzare le potenti API TensorFlow per implementare soluzioni NLP end-to-end guidate da modelli ML (Machine Learning) performanti.

Caratteristiche principali:

⬤ Impara a risolvere efficacemente i più comuni problemi di NLP con TensorFlow 2. x.

⬤ Implementare pipeline di dati end-to-end guidate dall'architettura del modello ML sottostante.

⬤ Utilizzare tecniche LSTM avanzate per trasformazioni complesse dei dati, modelli personalizzati e metriche.

Descrizione del libro:

Imparare a risolvere i problemi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un'abilità importante da padroneggiare a causa della crescita esplosiva dei dati combinata con la richiesta di soluzioni di apprendimento automatico nella produzione. Natural Language Processing with TensorFlow, Second Edition, vi insegnerà a risolvere i più comuni problemi di NLP del mondo reale con una varietà di architetture di modelli di deep learning.

Il libro inizia facendo familiarizzare i lettori con l'NLP e le basi di TensorFlow. Poi, gradualmente, insegna le diverse sfaccettature di TensorFlow 2.x. Nei capitoli successivi, si impara a generare potenti vettori di parole, a classificare il testo, a generare nuovo testo e a generare didascalie di immagini, oltre ad altri interessanti casi d'uso di NLP nel mondo reale.

TensorFlow si è evoluto in un ecosistema che supporta un flusso di lavoro di apprendimento automatico attraverso l'ingestione e la trasformazione dei dati, la costruzione di modelli, il monitoraggio e la produzione. Leggeremo il testo direttamente dai file ed eseguiremo le trasformazioni necessarie attraverso una pipeline di dati TensorFlow. Vedremo anche come utilizzare un versatile strumento di visualizzazione noto come TensorBoard per visualizzare i nostri modelli.

Alla fine di questo libro sull'NLP, sarete in grado di utilizzare TensorFlow per costruire modelli di deep learning con molte architetture diverse, e di ingerire in modo efficiente i dati utilizzando TensorFlow. Inoltre, sarete in grado di utilizzare TensorFlow con fiducia in tutto il vostro flusso di lavoro di apprendimento automatico.

Cosa imparerete:

⬤ Apprendere i concetti fondamentali di NLP e le tecniche con TensorFlow.

⬤ Utilizzare i trasformatori all'avanguardia e come vengono utilizzati per risolvere compiti di NLP.

⬤ Eseguire la classificazione di frasi e la generazione di testi utilizzando CNN e RNNS.

⬤ Utilizzare modelli avanzati per la traduzione automatica e la generazione di didascalie di immagini.

⬤ Costruire pipeline di dati end-to-end in TensorFlow.

⬤ Imparare fatti e pratiche interessanti relativi al compito da svolgere.

⬤ Creare rappresentazioni di parole di grandi quantità di dati per l'apprendimento profondo.

Per chi è questo libro:

Questo libro si rivolge a sviluppatori e programmatori Python con un forte interesse per il deep learning, che vogliono imparare a sfruttare TensorFlow per semplificare le attività di NLP.

Si presuppongono competenze fondamentali in Python, conoscenze di base sull'apprendimento automatico, calcolo e algebra lineare di livello universitario. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di elaborazione del linguaggio naturale.