Descripción
Muchos libros y cursos abordan problemas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) con casos de uso de juguete y conjuntos de datos bien definidos. Pero si desea construir, iterar y escalar sistemas de PLN en un entorno empresarial y adaptarlos para verticales industriales particulares, esta es su guía. Los ingenieros de software y los científicos de datos aprenderán a navegar por el laberinto de opciones disponibles en cada paso del viaje.
A lo largo del libro, los autores Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta y Harshit Surana lo guiarán a través del proceso de construcción de soluciones de PLN del mundo real integradas en configuraciones de productos más grandes. Aprenderá a adaptar sus soluciones para diferentes verticales de la industria, como la atención médica, las redes sociales y el comercio minorista.
Con este libro, usted:
- Comprenderá el amplio espectro de declaraciones de problemas, tareas y enfoques de solución dentro del PLN
- Implementará y evaluará diferentes aplicaciones de PLN utilizando métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Ajustará su solución de PLN en función de su problema de negocio y vertical de la industria
- Evaluará varios algoritmos y enfoques para tareas, conjuntos de datos y etapas de productos de PLN
- Producirá soluciones de software siguiendo las mejores prácticas en torno a la publicación, implementación y DevOps para sistemas de PLN
- Comprenderá las mejores prácticas, oportunidades y la hoja de ruta para el PLN desde la perspectiva de un líder empresarial y de producto
Autor: Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 07/07/2020
Páginas: 456
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.59lbs
Tamaño: 9.19h x 7.00w x 0.92d
ISBN13: 9781492054054
ISBN10: 1492054054
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia Artificial | Procesamiento de Lenguaje Natural
- Informática | Ciencia de Datos | Análisis de Datos
Sobre el Autor
Sowmya Vajjala tiene un doctorado en Lingüística Computacional de la Universidad de Tubinga, Alemania. Actualmente trabaja como investigadora en el Consejo Nacional de Investigación, la organización federal de investigación y desarrollo más grande de Canadá. Su experiencia laboral anterior abarca tanto el ámbito académico como profesora en la Universidad Estatal de Iowa, EE. UU., como el industrial en Microsoft Research y The Globe and Mail.
Bodhisattwa Majumder es candidato a doctorado en PLN y ML en UC San Diego. Anteriormente estudió en el IIT Kharagpur, donde se graduó summa cum laude. Previamente, construyó sistemas de PLN a gran escala en Google AI Research y Microsoft Research, que se incorporaron a productos que sirven a millones de usuarios. Actualmente, también lidera a su equipo universitario en el Amazon Alexa Prize para 2019-2020.
Anuj Gupta ha construido sistemas de PLN y ML en empresas Fortune 100, así como en startups, como líder senior. Ha incubado y dirigido múltiples equipos de ML a lo largo de su carrera. Estudió informática en el IIT Delhi y el IIIT Hyderabad. Actualmente es director de Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos en Vahan Inc. Por encima de todo, es padre y esposo.
Harshit Surana es fundador de DeepFlux Inc. Ha construido y escalado sistemas de ML en varias startups de Silicon Valley como fundador y asesor. Estudió informática en la Universidad Carnegie Mellon, donde trabajó con el MIT Media Lab en IA de sentido común. Su investigación en PLN ha recibido más de 200 citas.