Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein. Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren: Vektorisierung von Wörtern mit Word Embedding, Verarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen, Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen sowie Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face. Anhand praktischer Anwendungen wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen.
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG • 1. Aufl. 2022 • 256S. • ISBN 978-3-446-47363-8
