Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Practical Natural Language Processing de Anuj Gupta

Practical Natural Language Processing

Autor Anuj Gupta, Bodhisattwa Majumder, Harshit Surana, Sowmya Vajjala
en Limba Engleză Paperback – 30 iun 2020

Notăm cu interes faptul că Practical Natural Language Processing este conceput special pentru profesioniștii care au depășit etapa tutorialelor cu seturi de date ideale. Volumul presupune un nivel de experiență intermediar în programare și o înțelegere fundamentală a conceptelor de machine learning, fiind un ghid aplicat pentru inginerii software și cercetătorii de date care trebuie să livreze valoare în medii de business reale. Ne-a atras atenția modul în care autorii Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta și Harshit Surana refuză simplificările teoretice, concentrându-se pe labirintul de decizii tehnice necesare la fiecare pas al dezvoltării unui produs. Suntem de părere că distincția majoră a acestei lucrări publicate de O'Reilly constă în tratarea NLP-ului ca parte a unui ecosistem software mai larg. Nu se rezumă doar la antrenarea modelelor, ci explorează riguros bunele practici de DevOps, monitorizarea performanței în producție și strategiile de iterație pentru verticale precum retail sau sănătate. Complementar lui Natural Language Processing in the Real World, volumul acoperă zona de integrare și scalabilitate tehnică în arhitecturi de produs, în timp ce lucrarea lui Jyotika Singh se concentrează mai mult pe lipsa datelor inițiale și pe diversitatea celor 15 verticale industriale. De asemenea, spre deosebire de Natural Language Processing Projects, care pune accent pe construirea de proiecte individuale de la zero, Practical Natural Language Processing oferă un cadru strategic pentru evaluarea algoritmilor în raport cu obiectivele de business specifice. Textul este dens, tehnic și orientat spre eficiență, oferind instrumente pentru a naviga între opțiunile multiple de machine learning și deep learning, fără a pierde din vedere faza de deployment.

Citește tot Restrânge

Preț: 36793 lei

Preț vechi: 45992 lei
-20%

Puncte Express: 552

Carte disponibilă

Livrare economică 22 mai-05 iunie
Livrare express 07-13 mai pentru 7570 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781492054054
ISBN-10: 1492054054
Pagini: 375
Dimensiuni: 179 x 236 x 28 mm
Greutate: 0.8 kg
Editura: O'Reilly

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte specialiștilor IT care vor să treacă de la modele experimentale la sisteme NLP robuste, gata de producție. Veți câștiga o metodologie clară pentru a alege algoritmii potriviți și pentru a implementa fluxuri DevOps specifice procesării limbajului natural. Este resursa ideală pentru a înțelege cum se adaptează tehnologia NLP la cerințele stricte ale industriilor de retail sau healthcare.

Despre autor

Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta și Harshit Surana formează o echipă de experți cu experiență vastă în cercetare și aplicarea practică a inteligenței artificiale. Sowmya Vajjala este recunoscută pentru activitatea sa în NLP aplicat, în timp ce Bodhisattwa Majumder a contribuit semnificativ la dezvoltarea sistemelor de dialog și raționament. Anuj Gupta și Harshit Surana aduc expertiza din zona de inginerie și produs, având experiență în scalarea tehnologiilor de învățare automată în companii de top. Împreună, aceștia sintetizează în paginile volumului perspective din mediul academic și cel industrial.

Descriere

Many books and courses tackle natural language processing (NLP) problems with toy use cases and well-defined datasets. But if you want to build, iterate, and scale NLP systems in a business setting and tailor them for particular industry verticals, this is your guide. Software engineers and data scientists will learn how to navigate the maze of options available at each step of the journey.

Through the course of the book, authors Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, and Harshit Surana will guide you through the process of building real-world NLP solutions embedded in larger product setups. You'll learn how to adapt your solutions for different industry verticals such as healthcare, social media, and retail.

With this book, you'll:

  • Understand the wide spectrum of problem statements, tasks, and solution approaches within NLP
  • Implement and evaluate different NLP applications using machine learning and deep learning methods
  • Fine-tune your NLP solution based on your business problem and industry vertical
  • Evaluate various algorithms and approaches for NLP product tasks, datasets, and stages
  • Produce software solutions following best practices around release, deployment, and DevOps for NLP systems

Notă biografică

Sowmya Vajjala has a PhD in Computational Linguistics from University of Tubingen, Germany. She currently works as a research officer at National Research Council, Canada's largest federal research and development organization. Her past work experience spans both academia as a faculty at Iowa State University, USA as well as industry at Microsoft Research and The Globe and Mail.
Bodhisattwa Majumder is a doctoral candidate in NLP and ML at UC San Diego. Earlier he studied at IIT Kharagpur where he graduated summa cum laude. Previously, he built large-scale NLP systems at Google AI Research and Microsoft Research, which went into products serving millions of users. Currently, he is also leading his university team in the Amazon Alexa Prize for 2019-2020.
Anuj Gupta has built NLP and ML systems at Fortune 100 companies as well as startups as a senior leader. He has incubated and led multiple ML teams in his career. He studied computer science at IIT Delhi and IIIT Hyderabad. He is currently Head of Machine Learning and Data Science at Vahan Inc. Above all, he is a father and husband.
Harshit Surana is founder at DeepFlux Inc. He has built and scaled ML systems at several Silicon Valley startups as a founder and an advisor. He studied computer science at Carnegie Mellon University where he worked with the MIT Media Lab on common sense AI. His research in NLP has received over 200 citations.