Name: Natural Language Processing With Pytorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning (en Inglés)
Price: 1116.06 MXN
Availability: InStock
Author: Rao, Delip ; McMahan, Brian
ISBN: 9781491978238

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portada Natural Language Processing With Pytorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Delip Rao

Brian McMahan

Editorial

O'Reilly Media

Año

2019

Idioma

Inglés

N° páginas

256

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

17.5 x 23.4 x 1.3 cm

Peso

0.41 kg.

ISBN13

9781491978238

N° edición

Categorías

Data mining: minería de datos
Lenguaje natural y traducción automática

Natural Language Processing With Pytorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning (en Inglés)

Delip Rao (Autor) · Brian McMahan (Autor) · O'Reilly Media · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Natural Language Processing With Pytorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning (en Inglés)"

Natural Language Processing (NLP) provides boundless opportunities for solving problems in artificial intelligence, making products such as Amazon Alexa and Google Translate possible. If you're a developer or data scientist new to NLP and deep learning, this practical guide shows you how to apply these methods using PyTorch, a Python-based deep learning library.Authors Delip Rao and Brian McMahon provide you with a solid grounding in NLP and deep learning algorithms and demonstrate how to use PyTorch to build applications involving rich representations of text specific to the problems you face. Each chapter includes several code examples and illustrations.Explore computational graphs and the supervised learning paradigmMaster the basics of the PyTorch optimized tensor manipulation libraryGet an overview of traditional NLP concepts and methodsLearn the basic ideas involved in building neural networksUse embeddings to represent words, sentences, documents, and other featuresExplore sequence prediction and generate sequence-to-sequence modelsLearn design patterns for building production NLP systems