Moderne Deep-Learning-Methoden für Sprachanwendungen nutzen
- Lernen Sie die Konzepte von PyTorch kennen
- Entwickeln Sie ein solides Verständnis von NLP
- Sammeln Sie mit den Beispielen im Buch genug Erfahrung, um Ihre eigenen Aufgabenstellungen mit den besprochenen Methoden abzubilden
Sprachanwendungen wie Amazon Alexa und Google Translate sind heute allgegenwärtig. Grundlage dafür ist das Natural Language Processing (NLP), das zahllose Möglichkeiten für die Entwicklung intelligenter, Deep-Learning-basierter Anwendungen eröffnet. In diesem Buch lernen Sie die neuesten Techniken zur Verarbeitung von Sprache kennen und nutzen dabei das neue, flexible Deep-Learning-Framework PyTorch.
Die Autoren vermitteln Ihnen einen Überblick über NLP-Methoden und Grundkonzepte neuronaler Netze und demonstrieren Ihnen dann, wie Sie Sprachanwendungen mit PyTorch entwickeln. Sie erfahren z.B., wie Sie Einbettungen verwenden, um Wörter, Sätze und Dokumente darzustellen, wie sich Sequenzdaten mit RNNs modellieren und Sequenzvoraussagen und Sequenz-zu-Sequenz-Modelle generieren lassen, und Sie lernen Entwurfsmuster für den Aufbau von produktionsreifen NLP-Systemen kennen.
