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Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NT.EIA Hirs / College 6c - Informatik & Computer / Regal 630-631	Status: Verfügbar	Frist:	Vorbestellungen: 0
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- Von der logistischen Regression über Feed-Forward-Netze zu Encoder-Decoder-Modellen

- Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln

- Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte

- Ausführliche Python-Code-Erläuterungen im Buch und Jupyter Notebooks auf GitHub

- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

 

Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein.

 

Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren:

• Vektorisierung von Wörtern mit Word Embedding.

• Verarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen.

• Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen.

• Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face.

 

Anhand praktischer Anwendungen (Klassizierung von Texten, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Frage-Antwort-System) wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen. (Verlagstext)