自然語言處理遷移學習實戰(zhàn)
一本書帶你讀懂ChatGPT背后的技術，自然語言處理遷移學習 ！
遷移學習作為機器學習和人工智能領域的重要方法，在計算機視覺、自然語言處理（NLP）、語音識別等領域都得到廣泛應用。本書是遷移學習技術的實用入門圖書，能夠帶領讀者深入實踐自然語言處理模型。
◎內(nèi)容簡介：
首先，本書回顧了機器學習中的關鍵概念，并介紹了機器學習的發(fā)展歷史，以及NLP遷移學習的進展；其次，深入探討了一些重要的NLP遷移學習方法—NLP淺層遷移學習和NLP深度遷移學習；最后，涵蓋NLP遷移學習領域中最重要的子領域—以Transformer作為關鍵功能的深度遷移學習技術。讀者可以動手將現(xiàn)有的先進模型應用于現(xiàn)實世界的應用程序，包括垃圾電子郵件分類器、IMDb電影評論情感分類器、自動事實檢查器、問答系統(tǒng)和翻譯系統(tǒng)等。
本書文字簡潔、論述精辟、層次清晰，既適合擁有NLP基礎的機器學習和...
一本書帶你讀懂ChatGPT背后的技術，自然語言處理遷移學習 ！
遷移學習作為機器學習和人工智能領域的重要方法，在計算機視覺、自然語言處理（NLP）、語音識別等領域都得到廣泛應用。本書是遷移學習技術的實用入門圖書，能夠帶領讀者深入實踐自然語言處理模型。
◎內(nèi)容簡介：
首先，本書回顧了機器學習中的關鍵概念，并介紹了機器學習的發(fā)展歷史，以及NLP遷移學習的進展；其次，深入探討了一些重要的NLP遷移學習方法—NLP淺層遷移學習和NLP深度遷移學習；最后，涵蓋NLP遷移學習領域中最重要的子領域—以Transformer作為關鍵功能的深度遷移學習技術。讀者可以動手將現(xiàn)有的先進模型應用于現(xiàn)實世界的應用程序，包括垃圾電子郵件分類器、IMDb電影評論情感分類器、自動事實檢查器、問答系統(tǒng)和翻譯系統(tǒng)等。
本書文字簡潔、論述精辟、層次清晰，既適合擁有NLP基礎的機器學習和數(shù)據(jù)科學相關的開發(fā)人員閱讀，也適合作為高等院校計算機及相關專業(yè)的學生參考用書。
◎編輯推薦：
◆內(nèi)容基礎且實用。本書是關于遷移學習技術在NLP領域的實用指南，能夠幫助讀者快速了解相關的機器學習概念，并將其應用于現(xiàn)實世界的問題。
◆內(nèi)容技術新。本書詳細介紹了如何使用遷移學習技術來解決新場景、新任務和新環(huán)境的問題，使得機器學習系統(tǒng)更加可靠和魯棒。
◆極具實戰(zhàn)性。本書提供了如何使用遷移學習來改進NLP模型的實踐指導，讀者可以學習如何從預訓練模型開始，調(diào)整以滿足確切的需求，從而提供先進的結(jié)果。
◆涵蓋廣泛主題。本書涵蓋了各種NLP應用程序，包括垃圾電子郵件分類器、IMDb電影評論情緒分析器、自動事實檢查器、問答系統(tǒng)和翻譯系統(tǒng)等，使讀者能夠全面了解遷移學習在NLP領域的應用。
◆參考價值高。本書不僅適合擁有NLP基礎的機器學習和數(shù)據(jù)科學的開發(fā)人員閱讀，同時也適合高等院校計算機及相關專業(yè)的學生和軟件學院的學生參考，具有很高的參考價值。
◆清晰易懂的文字表述：本書采用簡潔明了的文字表述，使讀者能夠輕松理解書中的內(nèi)容，降低閱讀門檻。
◎?qū)I(yè)書評：
這本書對NLP背景下的遷移學習做了精彩闡述。內(nèi)容深入淺出，案例豐富，值得深入閱讀。遷移學習本質(zhì)上是知識、算力的復用。在目標檢測、模式識別、NLP等領域，遷移學習大有可為。
——許國強，三一重工SaaS首席信息官
遷移學習是近幾年NLP領域最重要的研究方向之一。這本書以實例和代碼的形式對NLP遷移學習的基本概念、業(yè)務應用以及發(fā)展方向做了詳細介紹。這本書介紹的多個先進模型和算法在業(yè)務實踐中都得到廣泛應用。對想了解NLP遷移學習并在實際工作中落地的研究人員來說，這是一本很好的參考書。
——梁磊，螞蟻集團資深技術專家
遷移學習技術在感知類機器學習場景取得了長足的進步，尤其是BERT系列的預訓練模型將NLP領域的基線提升到新的高度。這本書系統(tǒng)、全面且貼合實際地介紹了這個高速發(fā)展的主題，值得NLP領域的工程師深入閱讀和探究。
——朱亮，Meta（原Facebook）資深算法工程師
遷移學習是機器學習領域一次革命性的技術突破，特別是在NLP領域取得了令人振奮的成就。同時，我們相信遷移學習深刻的思想也會應用到其他領域，并且取得不錯的成績。推薦機器學習相關領域的工程師閱讀這本書，保持對遷移學習的持續(xù)關注。
——劉冰洋，Google資深算法工程師
這本書對遷移學習的理論給出了全面且翔實的介紹，可以幫助讀者建立清晰的認知。更為難得的是，這本書以實際的業(yè)務問題作為驅(qū)動，引領讀者閱讀和學習。推薦給NLP領域的相關工程師。
——趙海，美團技術專家
Paul Azunre擁有麻省理工學院計算機科學博士學位，曾擔任美國國防部高級研究計劃局（DARPA）的多個研究項目的主任研究員。由他創(chuàng)建的Algorine公司致力于推進AI/ML技術并讓這些技術產(chǎn)生重大社會影響。Paul還參與創(chuàng)建了Ghana NLP開源社區(qū)。該社區(qū)專注于NLP技術的應用，尤其是對加納語和其他低資源語言進行遷移學習。