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计算机 类型
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195千字 字数
2023-06-01 发行日期
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主编推荐语

一本书带你读懂ChatGPT背后的技术，掌握NLP迁移学习的奥秘。

内容简介

迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用入门图书，能够带领读者深入实践自然语言处理模型。

首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的进展；其次，深入探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。

读者可以动手将现有的先进模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 推荐语
  • 推荐序
  • 译者序
  • 序言
  • 前言
  • 致谢
  • 作者简介
  • 资源与支持
  • 第一部分 导论
  • 第1章 迁移学习简介
  • 第2章 从头开始：数据预处理
  • 第3章 从头开始： 基准测试和优化
  • 第二部分 基于循环神经网络的 浅层迁移学习和深度迁移学习
  • 第4章 NLP浅层迁移学习
  • 第5章 基于循环神经网络的深度迁移学习实验的数据预处理
  • 第6章 基于循环神经网络的NLP深度迁移学习
  • 第三部分 基于Transformer的深度迁移学习 以及适配策略
  • 第7章 基于Transformer的深度迁移学习和GPT
  • 第8章 基于BERT和mBERT的NLP深度迁移学习
  • 第9章 ULMFiT与知识蒸馏的适配策略
  • 第10章 ALBERT、适配器和多任务适配策略
  • 第11章 总结
  • 附录A Kaggle入门
  • 附录B 深度学习的基础工具简介
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评分及书评

4.7
3个评分
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    给这本书评了
    4.0
    主要是理解作用原理

    保罗・阿祖雷的这本《自然语言处理迁移学习实战》是一本关于迁移学习技术在自然语言处理（NLP）领域的应用的实用指南。主要内容是介绍如何使用迁移学习技术来解决新场景、新任务和新环境的问题，使得机器学习系统更加可靠和便捷。在本书中，保罗・阿祖雷不仅介绍了迁移学习的基础知识，还详细地阐述了如何将迁移学习应用于各种 NLP 应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb 电影评论情绪分析器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统…… 等。其中理论部分我阅读的确实很吃力，因为实在是看不懂，只能是对原理大概了解，就当小说，快速翻过去了😂。

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    出版方

    人民邮电出版社

    人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。