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自然語言處理實戰教你如何創建實用的NLP應用，而不陷入復雜的語言理論和深度學習的數學。在這本引人入勝的書中，您將探索構建大量強大的NLP應用所需的核心工具和技術，包括聊天機器人、語言檢測器和文本分類器。

真實世界的自然語言處理不是典型的自然語言處理教科書。我們專注于構建真實世界的NLP應用。這里真實世界的意義有兩個方面:首先，我們關注構建真實世界的NLP應用需要什么。作為讀者，您不僅將學習如何訓練NLP模型，還將學習如何設計、開發、部署和監控它們。在此過程中，您還將學習現代NLP模型的基本構建模塊，以及對構建NLP應用有用的NLP領域的最新開發。其次，與大多數介紹性書籍不同，我們采用自上而下的教學方法。我們不采用自下而上的方法，一頁頁地展示神經網絡理論和數學公式，而是專注于快速構建“正常工作”的NLP應用程序。然后我們深入研究組成NLP應用的各個概念和模型。您還將學習如何使用這些基本構建塊構建端到端定制NLP應用，以滿足您的需求。

這本書由三個部分組成，共11章。第1部分介紹了NLP的基礎知識，其中我們學習了如何使用AllenNLP 快速構建一個NLP應用，以完成情感分析和序列標記等基本任務。

第1章首先介紹了NLP的“什么”和“為什么”——什么是NLP，什么不是NLP，如何使用NLP技術，以及NLP如何與人工智能的其他領域相關聯。

第2章演示了如何構建第一個NLP應用程序，一個情感分析器，并介紹了現代NLP模型的基礎知識——單詞嵌入和遞歸神經網絡(RNN)。

第3章介紹了自然語言處理應用的兩個重要組成部分，單詞和句子的嵌入，并演示了如何使用和訓練它們。

第4章討論了最簡單但最重要的NLP任務之一，句子分類，以及如何在這個任務中使用RNN。

第5章介紹了序列標注任務，如詞性標注和命名實體提取。它還涉及到一個相關的技術，語言建模。

第2部分介紹高級NLP主題，包括序列到序列模型、Transformer以及如何利用遷移學習和預先訓練過的語言模型來構建強大的NLP應用。

第6章介紹了序列到序列的模型，它將一個序列轉換為另一個序列。我們在一個小時內構建了一個簡單的機器翻譯系統和一個聊天機器人。

第7章討論了另一種流行的神經網絡結構，卷積神經網絡(CNN)。

第8章深入介紹了Transformer，它是當今最重要NLP模型之一。我們將演示如何使用Transformer構建改進的機器翻譯系統和拼寫檢查器。

第9章在前一章的基礎上，討論了遷移學習，這是現代NLP中的一種流行的技術，使用預先訓練過的語言模型，如BERT。

第3部分將討論與開發NLP應用程序相關的主題，這些應用程序對真實數據具有健壯性，并部署和服務它們。

第10章詳細介紹了開發NLP應用程序時的最佳實踐，包括批處理和填充、正則化和超參數優化。

第11章總結了如何部署和服務NLP模型。它還涵蓋了如何解釋和解釋ML模型。

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

這本書是為任何想學習如何開發機器學習系統的人準備的。我們將從理論和實踐兩方面涵蓋關于機器學習算法的最重要概念，并將使用Python編程語言中的Scikit-learn庫實現許多機器學習算法。在第一章中，您將學習機器學習最重要的概念，在下一章中，您將主要學習分類。在最后一章中，你將學習如何訓練你的模型。我假定你已經了解了編程的基礎知識。

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

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。

《Python機器學習經典實例（影印版 英文版）》這本實用指南提供了近200則完整的攻略，可幫助你解決日常工作中可能遇到的機器學習難題。如果你熟悉Python以及包括pandas和scikit-learn在內的庫，那么解決一些特定問題將不在話下，比如數據加載、文本處理、數值數據、模型選擇、降維以及諸多其他主題。

　　每則攻略中都包含代碼，你可以將其復制并粘貼到實驗數據集中，以確保代碼的確有效。你可以插入、組合、修改這些代碼，從而協助構建你自己的應用程序。攻略中還包括相關的討論，對解決方案給出了解釋并提供有意義的上下文。

　　《Python機器學習經典實例（影印版 英文版）》在理論和概念之外提供了構造實用機器學習應用所需的具體細節。

//www.oreilly.com/library/view/machine-learning-with/9781491989371/

理解并實施panda的大數據分析解決方案，強調性能。本書通過探索其底層實現和數據結構，增強了您使用Python數據分析庫pandas的直覺。

《Pandas 編程思想》介紹了大數據的主題，并通過觀看pandas幫助解決的激動人心和有影響力的項目來展示概念。從那里，您將學習按大小和類型評估您自己的項目，以確定pandas是否適合您的需要。作者Hannah Stepanek解釋了如何在pandas中有效地加載和規范化數據，并回顧了一些最常用的加載器和它們的幾個最強大的選項。然后，您將了解如何有效地訪問和轉換數據，應該避免哪些方法，以及何時使用更高級的性能技術。您還將學習基本的數據訪問、學習panda和直觀的字典語法。此外，還討論了如何選擇正確的DataFrame格式、使用多層次的DataFrame以及將來如何改進panda。

在本書結束時，您將對pandas庫的底層工作原理有一個牢固的理解。準備好用正確的方法在你自己的項目中做出自信的決定。

你將學到什么

• 理解pandas的底層數據結構，以及為什么在某些情況下它會這樣執行
• 了解如何使用pandas正確地提取、轉換和加載數據，重點關注性能
• 選擇正確的數據格式，使數據分析簡單有效。
• 使用其他Python庫提高pandas操作的性能

這本書是給誰的

• 具有基本Python編程技能的軟件工程師熱衷于在大數據分析項目中使用pandas。Python軟件開發人員對大數據感興趣。

這本書在對算法工作原理的高層次理解和對優化模型的具體細節的了解之間找到一個平衡點。這本書將給你的信心和技能時，開發所有主要的機器學習模型。在這本Pro機器學習算法中，您將首先在Excel中開發算法，以便在用Python/R實現模型之前，實際了解可以在模型中調優的所有細節。

你將涵蓋所有主要的算法:監督和非監督學習，其中包括線性/邏輯回歸;k - means聚類;主成分分析;推薦系統;決策樹;隨機森林;“GBM”;和神經網絡。您還將通過CNNs、RNNs和word2vec等文本挖掘工具了解最新的深度學習。你不僅要學習算法，還要學習特征工程的概念來最大化模型的性能。您將看到該理論與案例研究，如情緒分類，欺詐檢測，推薦系統，和圖像識別，以便您得到最佳的理論和實踐為工業中使用的絕大多數機器學習算法。在學習算法的同時，您還將接觸到在所有主要云服務提供商上運行的機器學習模型。

你會學到什么？

• 深入了解所有主要的機器學習和深度學習算法
• 充分理解在構建模型時要避免的陷阱
• 在云中實現機器學習算法
• 通過對每種算法的案例研究，采用動手實踐的方法
• 學習集成學習的技巧，建立更精確的模型
• 了解R/Python編程的基礎知識和Keras深度學習框架

這本書是給誰看的

希望轉換到數據科學角色的業務分析師/ IT專業人員。想要鞏固機器學習知識的數據科學家。

題目：Applied Reinforcement Learning with Python With OpenAI Gym, Tensorflow, and Keras

深入研究強化學習算法，并通過Python將它們應用到不同的用例中。這本書涵蓋了重要的主題，如策略梯度和Q學習，并利用框架，如Tensorflow, Keras，和OpenAI Gym。

Python中的應用增強學習向您介紹了強化學習(RL)算法背后的理論和用于實現它們的代碼。您將在指導下了解OpenAI Gym的特性，從使用標準庫到創建自己的環境，然后了解如何構建強化學習問題，以便研究、開發和部署基于rl的解決方案。

你將學習：

• 用Python實現強化學習
• 使用AI框架，如OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
• 通過云資源部署和培訓基于增強學習的解決方案
• 應用強化學習的實際應用

這本書是給誰看的： 數據科學家、機器學習工程師和軟件工程師熟悉機器學習和深度學習的概念。

地址：

//www.springerprofessional.de/en/applied-reinforcement-learning-with-python/17098944

目錄：

第1章 強化學習導論

在過去的一年里，深度學習技術的不斷擴散和發展給各個行業帶來了革命性的變化。毫無疑問，這個領域最令人興奮的部分之一是強化學習(RL)。這本身往往是許多通用人工智能應用程序的基礎，例如學習玩視頻游戲或下棋的軟件。強化學習的好處是，假設可以將問題建模為包含操作、環境和代理的框架，那么代理就可以熟悉大量的任務。假設,解決問題的范圍可以從簡單的游戲,更復雜的3d游戲,自動駕駛汽車教學如何挑選和減少乘客在各種不同的地方以及教一個機械手臂如何把握對象和地點在廚房柜臺上。

第二章 強化學習算法

讀者應該知道，我們將利用各種深度學習和強化學習的方法在這本書。然而，由于我們的重點將轉移到討論實現和這些算法如何在生產環境中工作，我們必須花一些時間來更詳細地介紹算法本身。因此，本章的重點將是引導讀者通過幾個強化學習算法的例子，通常應用和展示他們在使用Open AI gym 不同的問題。

第三章 強化學習算法:Q學習及其變體

隨著策略梯度和Actor-Critic模型的初步討論的結束，我們現在可以討論讀者可能會發現有用的替代深度學習算法。具體來說，我們將討論Q學習、深度Q學習以及深度確定性策略梯度。一旦我們了解了這些，我們就可以開始處理更抽象的問題，更具體的領域，這將教會用戶如何處理不同任務的強化學習。

第四章 通過強化學習做市場

除了在許多書中發現的強化學習中的一些標準問題之外，最好看看那些答案既不客觀也不完全解決的領域。在金融領域，尤其是強化學習領域，最好的例子之一就是做市。我們將討論學科本身，提出一些不基于機器學習的基線方法，然后測試幾種基于強化學習的方法。

第五章 自定義OpenAI強化學習環境

在我們的最后一章，我們將專注于Open AI Gym，但更重要的是嘗試理解我們如何創建我們自己的自定義環境，這樣我們可以處理更多的典型用例。本章的大部分內容將集中在我對開放人工智能的編程實踐的建議，以及我如何編寫這個軟件的建議。最后，在我們完成創建環境之后，我們將繼續集中精力解決問題。對于這個例子，我們將集中精力嘗試創建和解決一個新的視頻游戲。