Procesamiento del Lenguaje Natural con Pytorch: Construye Aplicaciones Lingüísticas Inteligentes Usando el Aprendizaje Profundo

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una sólida introducción al procesamiento del lenguaje natural (PLN) y al aprendizaje profundo con Python y PyTorch, especialmente para principiantes con cierta experiencia en programación. Hace hincapié en la codificación práctica y los ejemplos, pero adolece de problemas relacionados con la profundidad de la explicación, la calidad del código y el contenido oportuno.

El libro es excelente para principiantes en PNL, ya que ofrece una introducción clara a los conceptos y ejemplos prácticos de codificación. Proporciona una base sólida en patrones de codificación con Python y PyTorch, y los ejercicios son sencillos y de fácil acceso a través de un repositorio de GitHub. Muchos lectores aprecian el estilo conciso de la escritura y la progresión fluida de temas sencillos a avanzados.

Los críticos señalan la brevedad del libro, sugiriendo que carece de profundidad en muchas áreas, dando sólo breves explicaciones para largos ejemplos de código. Algunos han señalado problemas con la calidad del código proporcionado, incluyendo piezas que faltan y errores, lo que puede hacer que el aprendizaje sea frustrante. Además, no cubre los avances más recientes en PNL, como los transformadores y los mecanismos de atención, y se considera que el libro tiene un precio excesivo teniendo en cuenta su contenido.

(basado en 21 opiniones de lectores)

Título original:

Natural Language Processing with Pytorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning

Contenido del libro:

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) ofrece oportunidades ilimitadas para resolver problemas de inteligencia artificial, haciendo posibles productos como Amazon Alexa y Google Translate. Si eres un desarrollador o un científico de datos novato en PNL y aprendizaje profundo, esta guía práctica te muestra cómo aplicar estos métodos utilizando PyTorch, una biblioteca de aprendizaje profundo basada en Python.

Los autores Delip Rao y Brian McMahon le proporcionan una base sólida en PNL y algoritmos de aprendizaje profundo y demuestran cómo utilizar PyTorch para construir aplicaciones que implican representaciones ricas de texto específicas para los problemas a los que se enfrenta. Cada capítulo incluye varios ejemplos de código e ilustraciones.

⬤ Explore los grafos computacionales y el paradigma de aprendizaje supervisado.

⬤ Dominar los fundamentos de la biblioteca de manipulación de tensor optimizado PyTorch.

⬤ Obtener una visión general de los conceptos y métodos tradicionales de PNL.

⬤ Aprender las ideas básicas involucradas en la construcción de redes neuronales.

⬤ Utilizar incrustaciones para representar palabras, frases, documentos y otras características.

⬤ Explorar la predicción de secuencias y generar modelos de secuencia a secuencia.

⬤ Aprender patrones de diseño para construir sistemas de producción de PLN.