دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Deep Learning Research Applications for Natural Language Processing
دانلود کتاب کاربردهای تحقیق یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
مشخصات کتاب
Deep Learning Research Applications for Natural Language Processing
ویرایش: نویسندگان: L. Ashok Kumar, Dhanaraj Karthika Renuka, S. Geetha سری: ISBN (شابک) : 9781668460016, 9781668460023 ناشر: IGI Global سال نشر: 2023 تعداد صفحات: 290 زبان: English فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 24 Mb
قیمت کتاب (تومان) : 70,000
در صورت تبدیل فایل کتاب Deep Learning Research Applications for Natural Language Processing به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب کاربردهای تحقیق یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
توضیحاتی در مورد کتاب کاربردهای تحقیق یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
انسانها پیشرفته ترین روش ارتباطی را دارند که به زبان طبیعی معروف است. در حالی که انسان ها می توانند از رایانه برای ارسال پیام های صوتی و متنی به یکدیگر استفاده کنند، رایانه ها ذاتاً نمی دانند چگونه زبان طبیعی را پردازش کنند. در سالهای اخیر، یادگیری عمیق در درجه اول دیدگاههای حوزههای مختلف هوش مصنوعی (AI)، از جمله گفتار، بینایی و پردازش زبان طبیعی (NLP) را تغییر داده است. موفقیت گسترده یادگیری عمیق در طیف گسترده ای از برنامه ها به عنوان معیاری برای بسیاری از وظایف پایین دستی در هوش مصنوعی عمل کرده است. حوزه بینایی کامپیوتر در سالهای اخیر جهشهای زیادی داشته است و به لطف پیشرفت در یادگیری عمیق و شبکههای عصبی، در کارهای مربوط به شناسایی و برچسبگذاری اشیا از انسان پیشی گرفته است. Deep Learning Research Applications for Natural Language Processing مفاهیم و تحقیقات پیشرفته در زمینه های NLP، گفتار و بینایی کامپیوتر را توضیح می دهد. بینش هایی را در مورد استفاده از ابزارها و کتابخانه های پایتون برای برنامه های کاربردی دنیای واقعی ارائه می دهد. این منبع مرجع برتر با پوشش موضوعاتی مانند الگوریتمهای یادگیری عمیق، شبکههای عصبی و پیشبینی پیشرفته، منبعی عالی برای زبانشناسان محاسباتی، مهندسین نرمافزار، مدیران فناوری اطلاعات، دانشمندان کامپیوتر، دانشجویان و اساتید آموزش عالی، کتابخانهها، محققان و دانشگاهیان است. یادگیری ماشینی (ML) تحول آفرین است که سناریوهای جدیدی را باز می کند که چند سال پیش غیرممکن بودند. به دست آوردن عمیق به تغییر قابل توجهی در دیدگاه از مدل های بهبود برنامه نویسی مرسوم می پردازد. به جای ثبت دستورالعمل های صریح و صریح برای نحوه عملکرد برنامه نویسی، یادگیری عمیق به محصول شما اجازه می دهد تا قوانین وظایف را خلاصه کند. مدلهای یادگیری عمیق مهندسان را قادر میسازد تا پیکربندی کنند که با اطلاعات مشخصهشده، دستورالعملهایی برای نوشتن ندارند. مدل های یادگیری عمیق در مقیاس و برنامه های کاربردی ایجاد می شوند، به عنوان مثال، ماشین، بازی، خدمات پزشکی و وسایل نقلیه مستقل. مدلهای یادگیری عمیق از شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) استفاده میکنند که معماریهای رایانهای هستند که از لایههای متعددی از اجزای به هم پیوسته تشکیل شدهاند. با اجتناب از انتقال داده از طریق این واحدهای متصل، یک شبکه عصبی میتواند نحوه تقریب محاسبات مورد نیاز برای تبدیل ورودیها به خروجیها را بیاموزد. مدل های یادگیری عمیق به اطلاعات درجه یک نیاز دارند تا سازمان مغز را برای انجام یک کار خاص آماده کند. بسته به برنامه های مورد انتظار شما، ممکن است مجبور شوید هزاران تا میلیون ها آزمایش را انجام دهید. هدف این کتاب ارائه اصول، روندهای اخیر الگوریتم های یادگیری عمیق در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) به خوانندگان است. این کتاب مقدمه، کاربردهای یادگیری عمیق را به دانشگاهیان، محققان و دانشجویانی که تازه وارد این رشته شده اند، ارائه می دهد. این کتاب با استفاده از فناوریهای پیشرفته در این زمینه با کاربردهای بلادرنگ نتایج تحقیقاتی مشهودی را تولید میکند. این کتاب مقدمه کاملی بر تحقیقات پیشرفته در یادگیری عمیق برای NLP ارائه می دهد.
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
Humans have the most advanced method of communication, which is known as natural language. While humans can use computers to send voice and text messages to each other, computers do not innately know how to process natural language. In recent years, deep learning has primarily transformed the perspectives of a variety of fields in Artificial Intelligence (AI), including speech, vision, and natural language processing (NLP). The extensive success of deep learning in a wide variety of applications has served as a benchmark for the many downstream tasks in AI. The field of computer vision has taken great leaps in recent years and surpassed humans in tasks related to detecting and labeling objects thanks to advances in deep learning and neural networks. Deep Learning Research Applications for Natural Language Processing explains the concepts and state-of-the-art research in the fields of NLP, speech, and computer vision. It provides insights into using the tools and libraries in Python for real-world applications. Covering topics such as Deep Learning algorithms, neural networks, and advanced prediction, this premier reference source is an excellent resource for computational linguists, software engineers, IT managers, computer scientists, students and faculty of higher education, libraries, researchers, and academicians. Machine Learning (ML) is transformative which opens up new scenarios that were simple impossible a few years ago. Profound gaining addresses a significant change in perspective from customary programming improvement models. Rather than recording unequivocal top guidelines for how programming ought to act Deep Learning permits your product to sum up rules of tasks. Deep Learning models empower the engineers to configure that are characterized by the information have not the guidelines to compose. Deep Learning models are conveyed at scale and creation applications, for example, car, gaming, medical services and independent vehicles. Deep Learning models employ artificial neural networks (ANN), which are computer architectures comprised of multiple layers of interconnected components. By avoiding data transmission through these connected units, a neural network can learn how to approximate the computations required to transform inputs to outputs. Deep Learning models require top-notch information to prepare a brain organization to carry out a particular errand. Contingent upon your expected applications, you might have to get thousands to millions of tests. The objective of the book is to provide the readers with the fundamentals, recent trends of Deep Learning algorithms in the field of natural language processing (NLP). This book gives the introduction, applications of deep learning to the academicians, researchers and students who are new to this field. This book produces an evident research outcomes using cutting edge technologies in this field with real time applications. This book provides thorough introduction to cutting-edge research in Deep Learning for NLP.
