• Книги
  • AI и ML
  • NLP
  • Обработка естественного языка в действии. 2-е издание
Обработка естественного языка в действии. 2-е издание
A

Обработка естественного языка в действии. 2-е издание

NLP
natural language processing deep learning Python PyTorch spaCy transformers BERT
Автор
Хобсон Лейн, Мария Дышель
Издательство
Питер
Год
2026
Язык
Русский
67
Оцените книгу

Чтобы читать книгу, войдите / зарегистрируйтесь

Ознакомительный фрагмент

Похожие книги

Обработка естественного языка в действии. Понимание, анализ и генерация текста с помощью Python

Обработка естественного языка в действии. Понимание, анализ и генерация текста с помощью Python

Лейн Хобсон, Коул Ховард, Ханнес Макс Хапке

Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка

Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка

Делип Рао, Брайан Макмахан

Строим LLM с нуля

Строим LLM с нуля

Себастьян Рашка

Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка

Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка

Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Практические решения от предобработки до глубокого обучения

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Практические решения от предобработки до глубокого обучения

Кайл Галлатин, Крис Элбон

Обработка естественного языка с TensorFlow

Обработка естественного языка с TensorFlow

Тушан Ганегедара

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Крис Элбон

Нейросетевые методы в обработке естественного языка

Нейросетевые методы в обработке естественного языка

Йоав Гольдберг

Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python

Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python

Сет Вейдман

Машинное обучение с малым объемом кодирования

Машинное обучение с малым объемом кодирования

Гвендолин Стриплинг, Майкл Абель