Book Description: Do you want to master Natural Language Processing (NLP) but don't know where to begin? This book will give you the right head start! Written by leaders in machine learning and NLP, "Mastering NLP from Foundations to LLMs" provides an in-depth introduction to techniques that will take you from the basics to advanced applications such as large language models (LLMs) and AI applications. You'll learn how to build Python-driven solutions with a focus on NLP, RAGs, and GPT, and master embedding techniques and machine learning principles for real-world applications. The book begins with the mathematical foundations of machine learning and NLP, gradually progressing to advanced NLP applications such as LLMs and AI applications. You'll get to grips with linear algebra, optimization, probability, and statistics, which are essential for understanding and implementing machine learning and NLP algorithms. You'll also explore general machine learning techniques and find out how they relate to NLP. Next, you'll learn how to preprocess text data, explore methods for cleaning and preparing text for analysis, and understand how to classify text using traditional machine learning and deep learning methods. By the end of the book, you'll have covered advanced topics such as LLMs' theory, design, and applications, along with future trends in NLP, featuring expert opinions.

Вы хотите освоить обработку естественного языка (NLP), но не знаете, с чего начать? Эта книга даст вам правильную фору! Написанная лидерами в области машинного обучения и NLP, «Mastering NLP from Foundations to LLMs» («Освоение NLP от основ до LLM») представляет собой подробное введение в техники, которые позволят перейти от основ к расширенным приложениям, таким как большие языковые модели (LLM) и приложения ИИ. Вы узнаете, как создавать решения на основе Python с акцентом на NLP, RAG и GPT, а также освоите методы встраивания и принципы машинного обучения для реальных приложений. Книга начинается с математических основ машинного обучения и НЛП, постепенно переходя к продвинутым NLP-приложениям, таким как LLM и AI-приложения. Вы познакомитесь с линейной алгеброй, оптимизацией, вероятностью и статистикой, которые необходимы для понимания и реализации машинного обучения и алгоритмов NLP. Вы также изучите общие методы машинного обучения и узнаете, как они связаны с НЛП. Далее вы узнаете, как предварительно обработать текстовые данные, изучить методы очистки и подготовки текста к анализу, а также понять, как классифицировать текст с помощью традиционного машинного обучения и методов глубокого обучения. К концу книги вы ознакомитесь с такими передовыми темами, как теория, дизайн и приложения LLM, а также с будущими тенденциями в NLP, представив мнения экспертов.

Voulez-vous apprendre le traitement du langage naturel (PNL), mais ne savez-vous pas par où commencer ? Ce livre vous donnera la bonne longueur d'avance ! Écrit par les leaders du machine learning et du NLP, « Mastering NLP from Foundations to LLMs » est une introduction détaillée aux techniques qui vous permettront de passer des bases à des applications avancées telles que les grands modèles linguistiques (LLM) ) et les annexes de l'IA. Vous apprendrez à créer des solutions basées sur Python en mettant l'accent sur NLP, RAG et GPT, ainsi que sur les techniques d'intégration et les principes d'apprentissage automatique pour les applications réelles. livre commence par les bases mathématiques de l'apprentissage automatique et de la PNL, en passant progressivement à des applications NLP avancées telles que les applications LLM et AI. Vous vous familiariserez avec l'algèbre linéaire, l'optimisation, la probabilité et les statistiques qui sont nécessaires pour comprendre et mettre en œuvre l'apprentissage automatique et les algorithmes NLP. Vous apprendrez également les techniques générales d'apprentissage automatique et apprendrez comment elles sont liées à la PNL. Ensuite, vous apprendrez comment prétraiter les données de texte, étudier les méthodes de nettoyage et de préparation du texte pour l'analyse, et comprendre comment classer le texte à l'aide de méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. À la fin du livre, vous vous familiariserez avec des sujets de pointe tels que la théorie, la conception et les applications LLM, ainsi qu'avec les tendances futures du PNL, en présentant les opinions d'experts.

Quieres dominar el procesamiento de lenguaje natural (NLP) pero no sabes por dónde empezar? ¡Este libro te dará la ventaja correcta! Escrito por los líderes en aprendizaje automático y NLP, "Mastering NLP from Foundations to LLMs'(" Dominando NLP de lo básico a lo LLM ") es una introducción detallada a las técnicas que permitirán pasar de lo básico a aplicaciones avanzadas como las grandes modelos de lenguaje (LLM) y aplicaciones de IA. Aprenderá a crear soluciones basadas en Python con énfasis en NLP, RAG y GPT, y dominará las técnicas de incrustación y los principios del aprendizaje automático para aplicaciones reales. libro comienza con los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático y la PNL, pasando gradualmente a aplicaciones NLP avanzadas como LLM y aplicaciones AI. Te familiarizarás con el álgebra lineal, la optimización, la probabilidad y las estadísticas necesarias para entender e implementar el aprendizaje automático y los algoritmos NLP. También aprenderá técnicas generales de aprendizaje automático y aprenderá cómo se relacionan con la PNL. A continuación, aprenderá cómo pre-procesar datos de texto, aprender técnicas de limpieza y preparación del texto para el análisis, y entender cómo clasificar el texto a través del aprendizaje automático tradicional y las técnicas de aprendizaje profundo. Al final del libro, se familiarizará con temas avanzados como la teoría, el diseño y las aplicaciones de LLM, así como con las tendencias futuras en el NLP, presentando las opiniones de los expertos.

e möchten Natural Language Processing (NLP) beherrschen, wissen aber nicht, wo e anfangen sollen? Dieses Buch gibt Ihnen den richtigen Vorsprung! "Mastering NLP from Foundations to LLMs'(" Mastering NLP from Fundamentals to LLM ") ist eine detaillierte Einführung in Techniken, die den Übergang von Fundamentals zu fortgeschrittenen Anwendungen wie Big Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen ermöglichen. e lernen, wie e Python-basierte Lösungen mit Fokus auf NLP, RAG und GPT erstellen und Embedding-Techniken und Machine-arning-Prinzipien für reale Anwendungen beherrschen. Das Buch beginnt mit den mathematischen Grundlagen des maschinellen rnens und NLP und bewegt sich allmählich zu fortgeschrittenen NLP-Anwendungen wie LLM und AI-Anwendungen. e werden mit linearer Algebra, Optimierung, Wahrscheinlichkeit und Statistik vertraut gemacht, die für das Verständnis und die Implementierung von maschinellem rnen und NLP-Algorithmen unerlässlich sind. e lernen auch allgemeine Methoden des maschinellen rnens kennen und erfahren, wie sie mit NLP zusammenhängen. Im Folgenden erfahren e, wie e Textdaten vorverarbeiten, Techniken zum Löschen und Vorbereiten von Text für die Analyse erlernen und verstehen, wie e Text mithilfe traditioneller maschineller rn- und Deep-arning-Techniken klassifizieren können. Am Ende des Buches werden e sich mit fortgeschrittenen Themen wie Theorie, Design und LLM-Anwendungen sowie zukünftigen Trends in NLP vertraut machen, indem e Expertenmeinungen präsentieren.

''

Doğal dil işleme (NLP) konusunda uzmanlaşmak istiyor ancak nereden başlayacağınızı bilmiyor musunuz? Bu kitap size doğru başlangıcı verecektir! Makine öğrenimi ve NLP'deki liderler tarafından yazılan "Vakıflardan LLM'lere NLP'ye Hakim Olmak", temellerden büyük dil modelleri (LLM'ler) ve AI uygulamaları gibi gelişmiş uygulamalara geçecek tekniklere ayrıntılı bir giriş niteliğindedir. NLP, RAG ve GPT'ye odaklanarak Python tabanlı çözümlerin nasıl oluşturulacağını ve gerçek dünya uygulamaları için gömme tekniklerini ve makine öğrenimi ilkelerini öğrenin. Kitap, makine öğrenimi ve NLP'nin matematiksel temelleri ile başlar ve yavaş yavaş LLM ve AI uygulamaları gibi gelişmiş NLP uygulamalarına geçer. Makine öğrenimi ve NLP algoritmalarını anlamak ve uygulamak için gerekli olan doğrusal cebir, optimizasyon, olasılık ve istatistiklere aşina olacaksınız. Ayrıca yaygın makine öğrenme tekniklerini ve NLP ile nasıl ilişkili olduklarını öğreneceksiniz. Daha sonra, metin verilerinin nasıl önceden işleneceğini, analiz için metnin nasıl temizleneceğini ve hazırlanacağını ve geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerini kullanarak metnin nasıl sınıflandırılacağını öğreneceksiniz. Kitabın sonunda, LLM teorisi, tasarım ve uygulamaların yanı sıra NLP'deki gelecekteki eğilimler gibi uzman görüşleri gibi en yeni konularla tanışacaksınız.

هل تريد إتقان معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، لكن لا تعرف من أين تبدأ ؟ هذا الكتاب سيعطيك السبق الصحيح كتبه قادة في التعلم الآلي و NLP، "إتقان NLP من المؤسسات إلى LLMs'هو مقدمة مفصلة للتقنيات التي ستنتقل من الأساسيات إلى التطبيقات المتقدمة مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تعلم كيفية بناء حلول قائمة على Python مع التركيز على NLP و RAG و GPT، بالإضافة إلى تعلم تقنيات التضمين ومبادئ التعلم الآلي لتطبيقات العالم الحقيقي. يبدأ الكتاب بالأسس الرياضية للتعلم الآلي و NLP، وينتقل تدريجياً إلى تطبيقات NLP المتقدمة مثل تطبيقات LLM و AI. ستصبح على دراية بالجبر الخطي والتحسين والاحتمالية والإحصائيات اللازمة لفهم وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي وخوارزميات NLP. ستتعلم أيضًا تقنيات التعلم الآلي الشائعة وكيفية ارتباطها بـ NLP. بعد ذلك، ستتعلم كيفية معالجة البيانات النصية مسبقًا، وتتعلم كيفية تنظيف النص وإعداده للتحليل، وفهم كيفية تصنيف النص باستخدام طرق التعلم الآلي التقليدية والتعلم العميق. بحلول نهاية الكتاب، سيتم تعريفك بأحدث الموضوعات مثل نظرية LLM والتصميم والتطبيقات، بالإضافة إلى الاتجاهات المستقبلية في NLP، مع آراء الخبراء.