О книге: Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка; Издательский дом "Питер", 2019

Издатель: Прогресс книга
ISBN: 978-5-4461-1241-8
Книги: Программирование
ID:4120036

Рейтинг:

(5/5)

О книге

Параметр	Значение
Автор(ы)	Брайан Макмахан
Переплет	Мягкий (3)
Год издания	2019
Издатель	Издательский дом "Питер"
Возрастные ограничения	16
Кол-во страниц	256
Серия	Бестселлеры O'Reilly (Питер)
ISBN	978-5-4461-1241-8
Язык издания	Русский
Раздел	Программирование
Возрастное ограничение	16+
Количество страниц	256
Формат	164x232мм
Вес	0.34кг

Где купить

Последняя известная цена от 351 р. до 5020 р. в 7 магазинах

В данный момент у нас нет информации о наличии данного товара в магазинах.
Вы можете поискать его на других площадках:

Магазин	Цена	Наличие
Avito 5/5 ООО КЕХ еКоммерц ИНН: 7710668349	Avito доставка позволит получить любой товар, не выходя из дома

История цены
Магазин	Последняя известная цена	Обновлено
Лабиринт	1756 р.	14.03.2023
Буквоед	1351 р.	07.01.2024
book24	1333 р.	13.05.2025
ЛитРес	351 р.	15.08.2024
Читай-город	1351 р.	07.01.2024
Яндекс.Маркет	5020 р.	15.03.2024
OZON	1632 р.	24.06.2024

Описание

Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) - крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch - библиотеку глубокого обучения для языка Python - один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.

Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.

В этой книге

- Вычислительные графы и парадигма обучения с учителем.

- Основы оптимизированной библиотеки PyTorch для работы с тензорами.

- Обзор традиционных понятий и методов NLP.

- Упреждающие нейронные сети (многослойный перцептрон и другие).

- Улучшение RNN при помощи долгой краткосрочной памяти (LSTM) и управляемых рекуррентных блоков

- Предсказание и модели преобразования последовательностей.

- Паттерны проектирования NLP-систем, используемых в продакшене.

Смотри также о книге.

Отзывы (3)

Марк Зарецкий — 5 Сентября 2021

4/5

Книга позволяет достаточно глубоко понять современные компьютерные технологии в обработке естественного языка. Думаю, что для знакомых с проблематикой читателей было бы интересно рассмотреть вопросы, возникающие при работе с языками разных языковых групп. Но это просто пожелания. Считаю, что книгу можно рекомендовать читателю, который готов всерьез с ней работать.
Ирина Колыбельская — 7 Октября 2020

5/5

PyTorch набирает обороты, догоняя TensorFlow, а некоторые и вовсе считают, что уже PyTorch стал