Applied Natural Language Processing in the Enterprise : Teaching Machines to Read, Write, and Understand
Sprache: Englisch
Verlag: O'reilly Media Jun 2021, 2021
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Neuware - NLP is one of the hottest topics in AI today. Having lagged for years behind other deep learning fields such as computer vision, NLP only recently gained mainstream popularity. Google, Facebook, and OpenAI have open-sourced large pretrained language models, but many organizations today still struggle with building and adopting NLP applications. This hands-on guide helps you learn the process quickly.If you have a basic to intermediate understanding of machine learning and programming experience with Python, you'll learn how to build and deploy real-world NLP applications in your organization. Authors Ankur Patel and Ajay Uppili Arasanipalai walk you through the process without bogging you down in theory.- Understand how state-of-the-art NLP models work- Learn the tools of the trade, including frameworks popular today- Perform NLP tasks such as text classification, semantic search, and reading comprehension- Solve problems using new models like transformers and techniques such as transfer learning- Build NLP models from scratch with performance comparable or superior to out-of-the-box systems- Deploy your models to production and maintain their performance- Implement a suite of NLP algorithms using Python and PyTorch.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781492062578
- Titel
- Applied Natural Language Processing in the Enterprise : Teaching Machines to Read, Write, and Understand
- Autor
- Ankur A Patel
- Verlag
- O'reilly Media Jun 2021
- Veröffentlichungsjahr
- 2021
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 149206257X
- ISBN-13
- 9781492062578
- Artikelgewicht
- 582 Gramm
- Abmessungen
- 231x176x18 mm
NLP has exploded in popularity over the last few years. But while Google, Facebook, OpenAI, and others continue to release larger language models, many teams still struggle with building NLP applications that live up to the hype. This hands-on guide helps you get up to speed on the latest and most promising trends in NLP.
With a basic understanding of machine learning and some Python experience, you'll learn how to build, train, and deploy models for real-world applications in your organization. Authors Ankur Patel and Ajay Uppili Arasanipalai guide you through the process using code and examples that highlight the best practices in modern NLP.
- Use state-of-the-art NLP models such as BERT and GPT-3 to solve NLP tasks such as named entity recognition, text classification, semantic search, and reading comprehension
- Train NLP models with performance comparable or superior to that of out-of-the-box systems
- Learn about Transformer architecture and modern tricks like transfer learning that have taken the NLP world by storm
- Become familiar with the tools of the trade, including spaCy, Hugging Face, and fast.ai
- Build core parts of the NLP pipeline--including tokenizers, embeddings, and language models--from scratch using Python and PyTorch
- Take your models out of Jupyter notebooks and learn how to deploy, monitor, and maintain them in production
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Über die Autorin bzw. den Autor
Previously, Ankur was the vice president of data science at 7Park Data, a Vista Equity Partners portfolio company. Ankur used alternative data to build alternative data products for hedge funds and developed a natural language processing-based entity recognition, resolution, and linking platform for enterprise clients. Prior to 7Park Data, Ankur led data science efforts in New York City for Israeli artificial intelligence firm ThetaRay, a pioneer in applied unsupervised learning.
Ankur began his career as an analyst at JPMorgan and then became the lead emerging markets sovereign credit trader for Bridgewater Associates, the world's largest global macro hedge fund. He later founded and managed R-Squared Macro, a machine learning-based hedge fund.
A graduate of the Woodrow Wilson School at Princeton University, Ankur is the recipient of the Lieutenant John A. Larkin Memorial Prize. He currently resides in New York City.
Ajay Arasanipalai is a deep learning researcher and student at University of Illinois at Urbana-Champaign. He's authored many popular articles that discuss state-of-the-art deep learning research. In March 2018, Ajay was invited to speak about accelerated deep learning at Think 2018, IBM's largest annual tech conference. Currently, as cochair of the ACM SIGAI chapter at the University of Illinois, he organizes educational workshops and projects for undergraduate students.
„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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