Curso acelerado de procesamiento del lenguaje natural para principiantes: Teoría y Aplicaciones de NLP usando TensorFlow 2.0 y Keras

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una visión práctica y completa sobre el dominio de la PNL a través de proyectos y aplicaciones del mundo real, pero adolece de problemas relacionados con la edición y la organización.

⬤ Explica la teoría con ejemplos prácticos y ejercicios.
⬤ Cubre los elementos esenciales de la PNL a lo largo de 12 capítulos.
⬤ Incluye cuatro proyectos del mundo real para aplicar los conocimientos.
⬤ Proporciona una visión completa de la construcción e implantación de sistemas de PNL.
⬤ Presenta estudios de casos de tareas específicas y las mejores prácticas desde la perspectiva de un científico de datos.

⬤ Autoeditado con falta de edición profesional.
⬤ Contiene repeticiones literales de temas.
⬤ Carece de índice y tiene discrepancias en el índice.
⬤ Los lectores pueden preferir una opción de mayor precio para obtener mejor calidad y soporte.

(basado en 2 opiniones de lectores)

Título original:

Natural Language Processing Crash Course for Beginners: Theory and Applications of NLP using TensorFlow 2.0 and Keras

Contenido del libro:

Curso acelerado de Procesamiento del Lenguaje Natural para principiantes.

La Inteligencia Artificial (IA) no es la última moda. La razón es que la IA existe desde 1956, y su relevancia es evidente en todos los campos hoy en día. La Inteligencia Artificial incorpora la inteligencia humana a las máquinas. El aprendizaje automático, una rama de la IA, permite a las máquinas aprender por sí mismas. El aprendizaje profundo (Deep Learning, DL), un subcampo del aprendizaje automático, utiliza algoritmos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) combina la lingüística computacional y la Inteligencia Artificial, permitiendo que ordenadores y humanos se comuniquen sin problemas. Y el PNL es inmensamente potente e impactante, ya que todas las empresas están tratando de integrarlo en su día a día.

¿En qué se diferencia este libro?

Este libro de AI Publishing está cuidadosamente elaborado, dando la misma importancia a los conceptos teóricos que a los aspectos prácticos del procesamiento del lenguaje natural. En cada capítulo de la segunda mitad del libro, se han tratado en profundidad los conceptos teóricos de diferentes tipos de técnicas de aprendizaje profundo y PNL, seguidos de ejemplos prácticos. Aprenderá a aplicar diferentes técnicas de PLN utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras para Python. Cada capítulo contiene ejercicios que están diseñados para evaluar su comprensión de los conceptos tratados en ese capítulo. Además, en la sección Recursos de cada capítulo, podrás acceder al cuaderno de Python. El autor también ha recopilado una lista de proyectos y concursos prácticos de PNL que puedes probar por tu cuenta. La principal ventaja de comprar este libro es que se obtiene acceso inmediato a todo el material didáctico adicional que se presenta con él (códigos de Python, ejercicios, archivos PDF y referencias) en el sitio web de la editorial sin tener que gastar ni un céntimo más. Puede descargar los conjuntos de datos utilizados en este libro en tiempo de ejecución, o puede acceder a ellos en la carpeta Resources/Datasets.

El autor te lleva de la mano en todo momento. Te explica paso a paso la instalación del software necesario para poner en práctica las distintas técnicas de PNL de este libro. Puedes empezar a experimentar con los aspectos prácticos de la PNL desde el principio.

Incluso si eres nuevo en Python, encontrarás inmensamente útil el curso ultracorto sobre el lenguaje de programación Python del segundo capítulo. Este libro incluye todos los códigos y conjuntos de datos. Así que, si tienes acceso a un ordenador con Internet, puedes empezar.

Los temas tratados incluyen:

⬤ ¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural?

⬤ Configuración del entorno y curso acelerado de Python.

⬤ Introducción al Aprendizaje Profundo.

⬤ Limpieza y manipulación de texto.

⬤ Tareas comunes de NLP.

⬤ Importación de datos de texto de varias fuentes.

⬤ Incorporación de Palabras: Conversión de Palabras en Números.

⬤ Análisis Sentimental de Películas IMDB.

⬤ Clasificación de mensajes spam.

⬤ Resumen de Texto y Modelado de Temas.

⬤ Clasificación de Texto con Deep Learning.

⬤ Traducción de texto usando el modelo Seq2Seq.

⬤ PNL de última generación con transformadores BERT.

⬤ Proyectos Prácticos de PNL/Artículos para Practicar.

⬤ Soluciones de Ejercicios.

Haga clic en el botón COMPRAR y descargue el libro ahora para comenzar su viaje de Procesamiento del Lenguaje Natural.