ДМК-Пресс Нейросетевые методы в обработке естественного языка Гольдберг Йоав

Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике. Эта книга знакомит читателя с методами обработки естественного языка и содержит практическое руководство по работе с TensorFlow, предоставляя мощный инструмент для работы с огромными объемами неструктурированных данных и решения уникальных задач по обработке естественного языка • Книга начинается с изучения общих понятий NLP и принципа работы TensorFlow. Затем вы узнаете, как использовать технологию World2vec и ее расширения для создания представлений, превращающих последовательности слов в числовые векторы, понятные алгоритмам глубокого обучения, таким, как сверточные и рекуррентные нейросети, и рассмотрите примеры решения задач по классификации предложений и генерации текста

Обработка естественного языка (Natural Language Procession — NLP) представляет собой важную область разработки прикладного ПО и, с учетом современных задач ИТ, в будущем эта важность будет только возрастать. Уже сейчас наблюдается рост потребности в приложениях, работающих с естественными языками на основе NLP-методик • В данной книге рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имен, кластеризация, классификация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их

Язык Julia, изначально разработанный для высокопроизводительной обработки данных, стал языком программирования общего назначения, в котором идеально сочетаются простота, гибкость и производительность. Он предлагает удобные для разработчиков функциональные возможности: сборка мусора, динамическая типизация, гибкий подход к конкурентности и распределенным вычислениям • Эта книга знакомит читателя с языком Julia и демонстрирует все его аспекты - от базового синтаксиса до продвинутого функционала - на примере ряда проектов. Описываются применение базовых типов и структур данных при симуляции пуска ракеты, использование словарей для интерпретации римских цифр, множественная диспетчеризация Julia в симулированном сражении между рыцарями и лучниками

Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга - как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения. Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию. Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.. Краткое содержание книги: методы, применяемые для ориентации роботов, обработки медицинских изображений и в других приложениях машинного зрения; преобразования изображений, в частности деформирование текстур и создание панорам; вычисление трехмерной реконструкции по нескольким изображениям одной сцены; организация изображений по сходству или содержанию с применением методов кластеризации; разработка эффективных методов поиска изображений по содержанию; алгоритмы распознавания объектов и классификации изображений по содержанию; работа с популярной библиотекой OpenCV через интерфейс с Python

Издание рассказывает о применении когнитивных служб компании Microsoft и применении на практике набора простых API. В доступной форме описано создание приложений на основе искусственного интеллекта в среде разработки Visual Studio, создание разговорного интерфейса, применение API для обработки распознавания и интерпретации устной речи. Описаны различные модели языка в искусственном интеллекте • Предназначена для широкого круга читателей, интересующихся искусственным интеллектом и возможностями его практического применения, знающих на уровне пользователя базовые сервисы Microsoft

Данное практическое руководство познакомит нас с 10 простыми рекомендациями, помогающими писать программное обеспечение, которое легко поддерживать и адаптировать. Эти тезисы сформулированы па основании анализа сотен реальных систем • Написанная консультантами компании Software Improvement Group книга содержит ясные и краткие советы по применению рекомендаций па практике. Примеры для этого издания написаны па языке С#, по существует аналогичная книга с примерами на языке Java • Издание предназначено программистам на С#, желающим научиться писать качественный и хорошо поддерживаемый код

Изучите компьютерное программирование с помощью Processing – простого языка, предназначенного для создания рисунков, анимации и интерактивной графики. Курсы программирования обычно начинаются с теории, но эта книга сразу же переходит к творческим и занимательным проектам. Она идеально подходит для всех, кто хочет научиться программировать, и служит простым введением в компьютерную графику для людей, которые уже имеют некоторые навыки программирования • Написанная создателями языка Processing, эта книга шаг за шагом проведет вас через процесс обучения и поможет понять основные принципы программирования. Присоединяйтесь к тысячам любителей, студентов и профессионалов, которые открыли для себя эту бесплатную образовательную платформу

Обработка естественного языка (Natural Language Procession — NLP) представляет собой важную область разработки прикладного ПО и, с учетом современных задач ИТ, в будущем эта важность будет только возрастать. Уже сейчас наблюдается рост потребности в приложениях, работающих с естественными языками на основе NLP-методик. В данной книге рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имен, кластеризация, классификация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их

Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения • Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, "беседа" с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога • Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами "трудностей перевода" с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах - в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике • Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python

Разработанная модель оперативной психодиагностики поможет точно и быстро оценить человека. Метод может быть использован для того, чтобы с одной стороны максимально быстро подстроиться, если это необходимо, а с другой - дезадаптировать человека