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Der Umwelt zuliebe
Deep Learning for Natural Language Processing
Palash Goyal, Sumit Pandey, Karan Jain (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
Discover the concepts of deep learning used for natural language processing (NLP), with full-fledged examples of neural network models such as recurrent neural networks, long short-term memory networks, and sequence-2-sequence models. You’ll start by covering the mathematical prerequisites and the fundamentals of deep learning and NLP with practical examples. The first three chapters of the book 69,54 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
27.06.2018
Sprache
Englisch
EAN
9781484236840
Herausgeber
APRESS
Sonderedition
Nein
Autor
Palash Goyal, Sumit Pandey, Karan Jain
Seitenanzahl
277
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Creating Neural Networks with Python
Autorenporträt
Palash Goyal works as Senior Data Scientist, and is currently working with the applications of Data Science and Deep Learning in Online Marketing domain. He studied Mathematics and Computing from IIT-Guwahati, and proceeded to work in a fast, upscale environment.He holds wide experience in E-Commerce, Travel, Insurance, and Banking industries. Passionate about mathematics and Finance, in his free time he manages his portfolio of multiple Cryptocurrencies and latest ICOs using Deep Learning and Reinforcement Learning techniques for price prediction and portfolio management.He keeps himself in touch with the latest trends in the Data Science field and pen it down on his personal blog and digs articles related to Smart Farming in left over time.
Schlagwörter
Natural Language Processing, Deep Learning, Python, Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Chatbots, Reinforcement Learning
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UMX - Programmier- und Skriptsprachen, allgemein
ULJ - Open-Source und sonstige Betriebssysteme
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Apress, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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