Értékelés:
A könyv nagyra értékelt a mélytanulási koncepciók és alkalmazások átfogó lefedettségéért a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és a beszédfelismerés területén. Számos kritikus kiemeli a kezdő és tapasztalt szakemberek számára egyaránt elérhető megközelíthetőségét, a valós esettanulmányok támogató szerepeltetését, valamint a PyTorch és Keras könyvtárakat használó gyakorlati kódolási példákat. Néhány értékelés azonban a matematikai magyarázatokkal és az írás minőségével kapcsolatos problémákat említ, ami arra utal, hogy a könyv kihívást jelenthet azok számára, akik még nem jártasak a témában.
Előnyök:⬤ Átfogó áttekintés az NLP és a mélytanulás fogalmairól.
⬤ Az elmélet, a gyakorlati esettanulmányok és a gyakorlati kódolási példák jó egyensúlya.
⬤ Jól felépített, egymásra épülő fejezetek.
⬤ Támogatja az alapvető megértést mind a kezdők, mind a haladó olvasók számára.
⬤ Releváns valós alkalmazások és projektek a GitHubhoz kapcsolódva.
⬤ Az NLP és a mélytanulás legújabb trendjeinek megfelelően frissítve.
⬤ Néhány matematikai rész hibákat tartalmaz és rosszul magyarázott.
⬤ Az írást néhány kritikus hanyagnak tartja, különösen a matematikai részekben.
⬤ A komplex témák miatt kihívást jelenthet a teljesen kezdők számára.
⬤ Kifejezték azt az igényt, hogy a könyv digitális formátumban, például Kindle-ben is elérhető legyen.
(14 olvasói vélemény alapján)
Deep Learning for Nlp and Speech Recognition
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.
