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隨著新代碼、新項目和新章節的推出，第二版為讀者提供了一個堅實的機器學習基礎，并為讀者提供了一個完整的學習概念。由NASA噴氣推進實驗室副首席技術官和首席數據科學家Chris Mattmann編寫，所有的例子都伴隨著可下載的Jupyter筆記本，以親身體驗用Python編寫TensorFlow。新的和修訂的內容擴大了核心機器學習算法的覆蓋面，以及神經網絡的進步，如VGG-Face人臉識別分類器和深度語音分類器。

//www.manning.com/books/machine-learning-with-tensorflow-second-edition

使用TensorFlow的機器學習，第二版是使用Python和TensorFlow構建機器學習模型的完全指南。您將把核心ML概念應用于現實世界的挑戰，如情感分析、文本分類和圖像識別。實例演示了用于深度語音處理、面部識別和CIFAR-10自動編碼的神經網絡技術。

通過調整預訓練的機器學習模型來解決特殊問題，在時間內建立自定義NLP模型。

在自然語言處理遷移學習中，您將學習:

• 用新的領域數據對預訓練的模型進行微調
• 選擇正確的模型來減少資源的使用
• 用于神經網絡結構的遷移學習
• 生成文本與生成預先訓練的Transformers
• BERT跨語言遷移學習
• 探索自然語言處理學術文獻的基礎

//www.manning.com/books/transfer-learning-for-natural-language-processing

從頭開始訓練深度學習NLP模型是昂貴的、耗時的，并且需要大量的數據。在自然語言處理的遷移學習中，DARPA研究員Paul Azunre揭示了前沿的遷移學習技術，可以將可定制的預訓練模型應用到您自己的NLP架構中。您將學習如何使用遷移學習為語言理解提供最先進的結果，即使使用有限的標簽數據。最重要的是，您將節省訓練時間和計算成本。

關于本書：

自然語言處理遷移學習教你通過構建現有的預訓練模型快速創建強大的NLP解決方案。這是一本非常有用的書，書中提供了一些非常清晰的概念解釋，你需要這些概念來學習轉學，同時也提供了一些實際的例子，這樣你就可以馬上練習你的新技能。隨著您的學習，您將應用最先進的遷移學習方法來創建垃圾郵件分類器、事實檢查器和更多的現實世界的應用程序。

//www.manning.com/books/graph-powered-machine-learning

機器學習的核心是有效地識別數據中的模式和關系。許多任務，例如查找詞匯之間的關聯以便您能夠做出準確的搜索建議，或者在社交網絡中定位具有相似興趣的個人，很自然地以圖Graph的形式表達出來。圖驅動機器學習教你如何使用基于圖形的算法和數據組織策略來開發高級的機器學習應用程序。

對這項技術

對于任何涉及到大型數據集中的模式匹配的任務，基于圖的機器學習都是一個非常強大的工具。應用程序包括安全問題，如識別欺詐或檢測網絡入侵，應用程序領域，如社交網絡或自然語言處理，以及更好的用戶體驗，通過準確的推薦和智能搜索。通過將數據組織和分析為圖形，您的應用程序可以更流暢地使用以圖形為中心的算法(如最近鄰算法或頁面排名算法)，在這些算法中，快速識別和利用相關關系非常重要。現代圖形數據存儲(如Neo4j或Amazon Neptune)是支持圖形機器學習的現成工具。

關于這本書

圖驅動機器學習向您介紹圖技術概念，強調圖在機器學習和大數據平臺中的作用。您將深入了解各種技術，包括數據源建模、算法設計、鏈接分析、分類和集群。在掌握核心概念之后，您將探索三個端到端項目，它們將演示體系結構、最佳設計實踐、優化方法和常見缺陷。作者亞歷山德羅·內格羅在構建基于圖形的機器學習系統方面的豐富經驗在每一章中都有所體現，你可以從他與真實客戶合作的實例和具體場景中學習!

里面有什么

機器學習項目的生命周期 端到端應用程序 大數據平臺中的圖形 數據源建模 自然語言處理、推薦和相關搜索 優化方法

本書組織

這本書分為四部分，共12章。第一部分介紹了書中的主要主題，從通用機器學習和圖的概念開始，然后轉移到將這些概念結合起來的好處:

• 第一章介紹了機器學習和圖，涵蓋了理解以下章節所必需的基本概念。

• 第二章列舉了將大數據作為機器學習輸入的主要挑戰，并討論了如何使用圖模型和圖數據庫來處理這些挑戰。介紹了圖形數據庫的主要特點。

• 第三章詳細描述了圖在機器學習工作流中的作用，并描述了一個用于大規模圖處理的系統。

第2部分討論了幾個實際用例，在這些用例中，圖形支持了機器學習項目的開發，并改進了最終的結果，特別關注以下:

• 第四章介紹了最常見的推薦技術，并描述了如何為其中之一設計合適的圖模型:基于內容的推薦引擎。它詳細展示了如何將現有(非圖)數據集導入到圖模型中，并實現基于內容的工作推薦引擎。

• 第五章描述了如何為協同過濾方法設計合適的圖模型，以及如何實現充分工作的協同過濾推薦引擎。

• 第六章介紹了基于會話的推薦算法，并描述了一個能夠捕獲用戶會話數據的圖模型。它演示了如何將示例數據集導入到設計的模型中，并在其上實現一個真正的推薦引擎。

• 第七章通過一個考慮用戶上下文的推薦引擎的實現來驅動讀者。它描述了上下文感知推薦引擎的圖模型，并展示了如何將現有數據集導入到圖模型中。此外，本章還說明了如何在單個引擎中組合多種推薦方法。

第三部分討論了欺詐檢測:

• 第八章介紹了欺詐檢測，并描述了不同領域的不同類型的欺詐。它還規定了圖形在建模數據中的作用，以便更快更容易地揭示欺詐，以及一些用于打擊欺詐的簡單圖形模型中的技術和算法。

• 第九章轉向基于異常檢測的更高級的打擊欺詐的算法。它展示了如何使用圖來存儲和分析事務的k-NN，并識別異常事務。

• 第十章描述了如何使用社會網絡分析(SNA)對欺詐者和欺詐風險進行分類。它列出了基于SNA的欺詐分析的不同圖表算法，并展示了如何從數據中得出正確的圖表。

第四部分介紹了自然語言處理(NLP):

• 第十一章介紹了基于圖的自然語言處理的相關概念。特別地，它描述了一種通過NLP提取非結構化數據的隱藏結構來分解文本并將其存儲到圖中的簡單方法。

• 第十二章介紹了知識圖譜，詳細描述了如何從文本中提取實體和關系，并從中創建知識圖譜。它列出了知識圖譜使用的后處理技術，如語義網絡構建和自動主題抽取。

我的目標是撰寫一本既可以作為教程又能夠參考的書。這本書最初是為我在Mount St. Mary大學的編程入門課上的學生準備的大約30頁筆記。這些學生中大多數沒有編程經驗，這促使我改進方法。我省略了很多技術細節，有時我過度簡化了事情。其中一些細節在書的后面被補充，盡管其他細節從未被補充。但是這本書并不打算涵蓋所有內容，我推薦閱讀其他書籍和Python文檔來填補這些空白。

這本書第一部分的大部分內容都是基礎。前四章非常重要。第五章是有用的，但不是所有的都是關鍵的。第6章(字符串)應該在第7章(列表)之前完成。第8章包含一些更高級的列表主題。雖然這些內容都很有趣，也很有用，但大部分內容都可以跳過。特別是，那一章涵蓋了列表理解，我在書中后面會大量使用。雖然您可以不使用列表理解，但它們提供了一種優雅而有效的做事方式。第9章(while循環)很重要。第10章包含了各種各樣的主題，它們都很有用，但是如果需要的話，可以跳過很多。第一部分的最后四章是關于字典、文本文件、函數和面向對象編程的。

第二部分是關于圖形的，主要是用Tkinter進行GUI編程。您可以很快地使用Tkinter編寫一些很好的程序。例如，第15.7節呈現了一款20行的井字游戲。第二部分的最后一章介紹了一些關于Python圖像庫的內容。

第三部分包含了許多您可以用Python做的有趣的事情。如果你要圍繞這本書組織一個學期的課程，你可能想在第三部分中選擇一些主題來復習。這本書的這一部分也可以作為一個參考或作為一個地方，有興趣和積極的學生學習更多。書中這一部分的所有主題都是我在某一點或另一點上發現有用的東西。雖然這本書是為入門編程課程而設計的，但是對于那些有編程經驗想要學習Python的人來說，這本書也很有用。如果你是這些人中的一員，你應該能夠輕松地讀完前幾章。您應該發現，第2部分對GUI編程進行了簡明而非膚淺的論述。第三部分包含了關于Python特性的信息，這些特性允許您用很少的代碼完成大任務。

自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能夠實現人與電腦之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及所有用計算機對自然語言進行的操作。

//www.datascienceassn.org/sites/default/files/Natural%20Language%20Processing%20with%20Python.pdf

伯德、克萊恩、洛佩爾編著的這本《Python自然語言處理》是自然語言處理領域的一本實用入門指南，旨在幫助讀者學習如何編寫程序來分析書面語言。《Python自然語言處理》基于Python編程語言以及一個名為NLTK的自然語言工具包的開源庫，但并不要求讀者有Python編程的經驗。全書共11章，按照難易程度順序編排。第1章到第3章介紹了語言處理的基礎，講述如何使用小的Python程序分析感興趣的文本信息。第4章討論結構化程序設計，以鞏固前面幾章中介紹的編程要點。第5章到第7章介紹語言處理的基本原理，包括標注、分類和信息提取等。第8章到第10章介紹了句子解析、句法結構識別和句意表達方法。第11章介紹了如何有效管理語言數據。后記部分簡要討論了NLP領域的過去和未來。



《Python自然語言處理》的實踐性很強，包括上百個實際可用的例子和分級練習。《Python自然語言處理》可供讀者用于自學，也可以作為自然語言處理或計算語言學課程的教科書，還可以作為人工智能、文本挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。

掌握使用PyTorch實現深度學習解決方案的實踐方面，使用實踐方法理解理論和實踐。Facebook的人工智能研究小組開發了一個名為PyTorch的平臺，該平臺擁有良好的理論基礎和實用技能，為你在現實世界中應用深度學習做好了準備。

首先，您將了解PyTorch的深度學習是如何以及為什么成為一種具有開創性的框架，它帶有一組工具和技術來解決現實世界中的問題。接下來，這本書將為你打下線性代數、向量微積分、概率和最優化的數學基礎。在建立了這個基礎之后，您將繼續討論PyTorch的關鍵組件和功能，包括層、損失函數和優化算法。

您還將了解基于圖形處理單元(GPU)的計算，這對訓練深度學習模型是必不可少的。介紹了深度學習的前饋網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、長短時記憶網絡、自動編碼器網絡和生成對抗網絡等關鍵網絡結構。在許多訓練和優化深度學習模型的技巧的支持下，這個版本的Python深度學習解釋了使用PyTorch將這些模型帶到生產中的最佳實踐。

你會: 回顧機器學習的基本原理，如過擬合、欠擬合和正則化。 了解深度學習的基本原理，如前饋網絡，卷積神經網絡，遞歸神經網絡，自動微分和隨機梯度下降。 使用PyTorch深入應用線性代數 探索PyTorch的基本原理及其構建塊 使用調優和優化模型

近年來，自然語言處理的研究方法取得了一些突破。這些突破來源于兩個新的建模框架以及在計算和詞匯資源的可用性的改進。在這個研討會小冊子中，我們將回顧這些框架，以一種可以被視為現代自然語言處理開端的方法論開始:詞嵌入。我們將進一步討論將嵌入式集成到端到端可訓練方法中，即卷積神經網絡和遞歸神經網絡。這本小冊子的第二章將討論基于注意力的模型的影響，因為它們是最近大多數最先進的架構的基礎。因此，我們也將在本章中花很大一部分時間討論遷移學習方法在現代自然語言處理中的應用。最后一章將會是一個關于自然語言生成的說明性用例，用于評估最先進的模型的訓練前資源和基準任務/數據集。

//compstat-lmu.github.io/seminar_nlp_ss20/

在過去的幾十年里，人工智能技術的重要性和應用不斷得到關注。在當今時代，它已經與構成人類塑造環境的大部分環境密不可分。因此，商業、研究和開發、信息服務、工程、社會服務和醫學等無數部門已經不可逆轉地受到人工智能能力的影響。人工智能有三個主要領域組成了這項技術:語音識別、計算機視覺和自然語言處理(見Yeung (2020))。在這本書中，我們將仔細研究自然語言處理(NLP)的現代方法。

這本小冊子詳細介紹了用于自然語言處理的現代方法，如深度學習和遷移學習。此外，本研究亦會研究可用于訓練自然語言處理任務的資源，并會展示一個將自然語言處理應用于自然語言生成的用例。

為了分析和理解人類語言，自然語言處理程序需要從單詞和句子中提取信息。由于神經網絡和其他機器學習算法需要數字輸入來進行訓練，因此應用了使用密集向量表示單詞的詞嵌入。這些通常是通過有多個隱藏層的神經網絡學習的，深度神經網絡。為了解決容易的任務，可以應用簡單的結構神經網絡。為了克服這些簡單結構的局限性，采用了遞歸和卷積神經網絡。因此，遞歸神經網絡用于學習不需要預先定義最佳固定維數的序列的模型，卷積神經網絡用于句子分類。第二章簡要介紹了NLP中的深度學習。第三章將介紹現代自然語言處理的基礎和應用。在第四章和第五章中，將解釋和討論遞歸神經網絡和卷積神經網絡及其在自然語言處理中的應用。

遷移學習是每個任務或領域的學習模型的替代選擇。在這里，可以使用相關任務或領域的現有標記數據來訓練模型，并將其應用到感興趣的任務或領域。這種方法的優點是不需要在目標域中進行長時間的訓練，并且可以節省訓練模型的時間，同時仍然可以(在很大程度上)獲得更好的性能。遷移學習中使用的一個概念是注意力，它使解碼器能夠注意到整個輸入序列，或自注意，它允許一個Transformer 模型處理所有輸入單詞，并建模一個句子中所有單詞之間的關系，這使得快速建模一個句子中的長期依賴性成為可能。遷移學習的概念將在小冊子的第6章簡要介紹。第七章將通過ELMo、ULMFiT和GPT模型來描述遷移學習和LSTMs。第八章將詳細闡述注意力和自注意力的概念。第九章將遷移學習與自注意力相結合，介紹了BERT模型、GTP2模型和XLNet模型。

為NLP建模，需要資源。為了找到任務的最佳模型，可以使用基準測試。為了在基準實驗中比較不同的模型，需要諸如精確匹配、Fscore、困惑度或雙語評估替補學習或準確性等指標。小冊子的第十章簡要介紹了自然語言處理的資源及其使用方法。第11章將解釋不同的指標，深入了解基準數據集SQuAD、CoQa、GLUE和SuperGLUE、AQuA-Rat、SNLI和LAMBADA，以及可以找到資源的預訓練模型和數據庫，如“帶代碼的論文”和“大壞的NLP數據庫”。

在小冊子的最后一章中，介紹了生成性NLP處理自然語言生成，從而在人類語言中生成可理解的文本。因此，不同的算法將被描述，聊天機器人和圖像字幕將被展示，以說明應用的可能性。

本文對自然語言處理中各種方法的介紹是接下來討論的基礎。小冊子的各個章節將介紹現代的NLP方法，并提供了一個更詳細的討論，以及各種示例的潛力和限制。

當看到這些材料時，一個明顯的問題可能會出現:“為什么還要寫一本深度學習和自然語言處理的書呢?”一些優秀的論文已經出版，涵蓋了深度學習的理論和實踐方面，以及它在語言處理中的應用。然而，從我教授自然語言處理課程的經驗來看，我認為，盡管這些書的質量非常好，但大多數都不是針對最有可能的讀者。本書的目標讀者是那些在機器學習和自然語言處理之外的領域有經驗的人，并且他們的工作至少部分地依賴于對大量數據，特別是文本數據的自動化分析。這些專家可能包括社會科學家、政治科學家、生物醫學科學家，甚至是對機器學習接觸有限的計算機科學家和計算語言學家。

現有的深度學習和自然語言處理書籍通常分為兩大陣營。第一個陣營專注于深度學習的理論基礎。這對前面提到的讀者肯定是有用的，因為在使用工具之前應該了解它的理論方面。然而，這些書傾向于假設一個典型的機器學習研究者的背景，因此，我經常看到沒有這種背景的學生很快就迷失在這樣的材料中。為了緩解這個問題，目前存在的第二種類型的書集中在機器學習從業者;也就是說，如何使用深度學習軟件，而很少關注理論方面。我認為，關注實際方面同樣是必要的，但還不夠。考慮到深度學習框架和庫已經變得相當復雜，由于理論上的誤解而濫用它們的可能性很高。這個問題在我的課程中也很常見。

因此，本書旨在為自然語言處理的深度學習搭建理論和實踐的橋梁。我涵蓋了必要的理論背景，并假設讀者有最少的機器學習背景。我的目標是讓任何上過線性代數和微積分課程的人都能跟上理論材料。為了解決實際問題，本書包含了用于討論的較簡單算法的偽代碼，以及用于較復雜體系結構的實際Python代碼。任何上過Python編程課程的人都應該能夠理解這些代碼。讀完這本書后，我希望讀者能有必要的基礎，立即開始構建真實世界的、實用的自然語言處理系統，并通過閱讀有關這些主題的研究出版物來擴展他們的知識。

//clulab.cs.arizona.edu/gentlenlp/gentlenlp-book-05172020.pdf

自然語言處理(NLP)為解決人工智能方面的問題提供了無限的機會，使Amazon Alexa和谷歌翻譯等產品成為可能。如果您是NLP和深度學習的新手，那么本實用指南將向您展示如何使用PyTorch(一個基于python的深度學習庫)應用這些方法。

作者Delip Rao和Brian McMahon為您提供了關于NLP和深度學習算法的堅實基礎，并演示了如何使用PyTorch構建應用程序，其中包含針對您所面臨問題的文本的豐富表示。每一章包括幾個代碼示例和插圖。

• 探索計算圖表和監督學習范式
• 掌握PyTorch優化張量操作庫的基礎知識
• 對傳統的NLP概念和方法進行概述
• 學習建立神經網絡的基本概念
• 使用嵌入來表示單詞、句子、文檔和其他特性
• 探索序列預測并生成序列對序列模型
• 學習構建生產NLP系統的設計模式

//www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781491978221/

Manning最暢銷的Java 8書籍已經被修訂為Java 9和Java 10!在Modern Java In Action中，讀者可以使用最新的特性和技術，在已有的Java語言技能的基礎上進行構建。

Java 9的發布建立在Java 8令人激動的基礎之上。除了Java 8的lambdas和streams之外，Java 9還添加了許多自己的新特性。它包含了新的庫特性來支持響應式編程，這為用戶提供了一種新的方式來思考編程和編寫更易于閱讀和維護的代碼。