Arumugam rajesh (59 risultati)
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Auflage: 2015. 178 Seiten sehr guter Zustand - innen sehr sauberes ungelesenes Ex. Äußerlich sind am Einband leichte Lagerspuren. 9783319019123 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 540 25,7 x 18,0 x 1,8 cm, Gebundene Ausgabe.
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Hands-On Natural Language Processing with Python
Rajesh Arumugam, Rajalingappaa Shanmugamani, Auguste Byiringiro, Chaitanya Joshi, Karthik Muthuswamy
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Paperback. Condizione: New. Foster your NLP applications with the help of deep learning, NLTK, and TensorFlowKey FeaturesWeave neural networks into linguistic applications across various platformsPerform NLP tasks and train its models using NLTK and TensorFlowBoost your NLP models with strong deep learning architectures such as…CNNs and RNNsBook DescriptionNatural language processing (NLP) has found its application in various domains, such as web search, advertisements, and customer services, and with the help of deep learning, we can enhance its performances in these areas. Hands-On Natural Language Processing with Python teaches you how to leverage deep learning models for performing various NLP tasks, along with best practices in dealing with today's NLP challenges.To begin with, you will understand the core concepts of NLP and deep learning, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), semantic embedding, Word2vec, and more. You will learn how to perform each and every task of NLP using neural networks, in which you will train and deploy neural networks in your NLP applications. You will get accustomed to using RNNs and CNNs in various application areas, such as text classification and sequence labeling, which are essential in the application of sentiment analysis, customer service chatbots, and anomaly detection. You will be equipped with practical knowledge in order to implement deep learning in your linguistic applications using Python's popular deep learning library, TensorFlow.By the end of this book, you will be well versed in building deep learning-backed NLP applications, along with overcoming NLP challenges with best practices developed by domain experts.What you will learnImplement semantic embedding of words to classify and find entitiesConvert words to vectors by training in order to perform arithmetic operationsTrain a deep learning model to detect classification of tweets and newsImplement a question-answer model with search and RNN modelsTrain models for various text classification datasets using CNNImplement WaveNet a deep generative model for producing a natural-sounding voiceConvert voice-to-text and text-to-voiceTrain a model to convert speech-to-text using DeepSpeechWho this book is forHands-on Natural Language Processing with Python is for you if you are a developer, machine learning or an NLP engineer who wants to build a deep learning application that leverages NLP techniques. This comprehensive guide is also useful for deep learning users who want to extend their deep learning skills in building NLP applications. All you need is the basics of machine learning and Python to enjoy the book.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Crohn's Disease | Current Concepts | Arumugam Rajesh (u. a.) | Taschenbuch | xiv | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319346113 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book will incorporate a multimodality approach toward inflammatory bowel diseases. Up to date imaging methodologies will be described along with their strengths and weaknesses that will help in providing a rational diagnostic strategy for cli…nical, surgical and support teams working with these patients. Advances in medical and surgical treatment would be detailed and these would be useful to readers and professionals keen to implement these techniques in their own clinical practice.
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Ubiquitous and Transparent Security : Challenges and Applications
Arumugam, Suresh Kumar (EDT); Dhanaraj, Rajesh Kumar (EDT); Maleh, Yassine (EDT); Arockiam, Daniel (EDT)
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