Mélytanulás az Nlp és a beszédfelismerés számára

Olvasói vélemények

A könyv nagyra értékelt a mélytanulási koncepciók átfogó lefedettségéért, különösen a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és a beszédfelismerés területén. Hatékonyan ötvözi az elméleti kereteket a gyakorlati alkalmazásokkal, köztük gyakorlati esettanulmányokkal és kódrészletekkel, így egyaránt alkalmas a kezdők és a tapasztalt szakemberek számára. Néhány recenzens azonban megjegyezte a hanyag írásmóddal és a matematikai hibákkal kapcsolatos problémákat, amelyek befolyásolhatják a tanulási élményt.

Az NLP és a mélytanulás fogalmainak átfogó lefedettsége.

Jól strukturált, az elmélet és a gyakorlati esettanulmányok jó kombinációjával.

(14 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Deep Learning for Nlp and Speech Recognition

Könyv tartalma:

Ez a tankönyv a mélytanulás architektúráját ismerteti, és különböző NLP-feladatokra alkalmazza, beleértve a dokumentumosztályozást, a gépi fordítást, a nyelvi modellezést és a beszédfelismerést. A mélytanulás, a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és a beszédalkalmazások széles körű elterjedésével számos területen (többek között a pénzügy, az egészségügy és a kormányzat területén) egyre nagyobb szükség van egy olyan átfogó forrásra, amely a mélytanulási technikákat az NLP-re és a beszédre térképezi fel, és betekintést nyújt az eszközök és könyvtárak valós alkalmazásokhoz való használatába. A Deep Learning for NLP and Speech Recognition elmagyarázza az NLP-re és beszédre alkalmazható legújabb mélytanulási módszereket, bemutatja a legkorszerűbb megközelítéseket, és valós esettanulmányokat kínál kóddal, hogy gyakorlati tapasztalatokat szerezzen.

Sok könyv a mélytanulás elméletére vagy az NLP-specifikus feladatokhoz való mélytanulásra összpontosít, míg mások az eszközök és könyvtárak szakácskönyvei, de az új algoritmusok, eszközök, keretrendszerek és könyvtárak állandó áramlása a gyorsan fejlődő környezetben azt jelenti, hogy kevés olyan szöveg áll rendelkezésre, amely a könyvben szereplő anyagot kínálja.

A könyv három részre tagolódik, igazodva az olvasók különböző csoportjaihoz és szakértelmükhöz. A három rész a következő:

Gépi tanulás, NLP és beszéd bevezetés

Az első rész három fejezete az NLP, a beszédfelismerés, a mélytanulás és a gépi tanulás területeibe vezeti be az olvasót az alapvető elmélet és gyakorlati esettanulmányok segítségével, Python-alapú eszközök és könyvtárak segítségével.

Mélytanulás alapjai

A második rész öt fejezete a mélytanulást és a beszéd- és szövegfeldolgozás szempontjából kulcsfontosságú különböző témákat mutatja be, beleértve a szavak beágyazását, a konvolúciós neurális hálózatokat, a rekurrens neurális hálózatokat és a beszédfelismerés alapjait. Elmélet, gyakorlati tippek, a legkorszerűbb módszerek, kísérletek és elemzések az elméletben tárgyalt módszerek valós feladatokon történő alkalmazásával kapcsolatban.

Advanced Deep Learning Techniques for Text and Speech (Haladó mélytanulási technikák szöveghez és beszédhez)

A harmadik rész öt fejezet a mélytanulásnak az NLP-vel és a beszéddel metsződő területein végzett legújabb és legmodernebb kutatásokat tárgyalja. Olyan témákat tárgyalnak esettanulmányok segítségével, mint a figyelemmechanizmusok, a memóriával bővített hálózatok, a transzfer tanulás, a többfeladatos tanulás, a tartományi adaptáció, a megerősítéses tanulás és a beszédfelismerés végponttól végpontig tartó mélytanulás.