- Von der logistischen Regression über Feed-Forward-Netze zu Encoder-Decoder-Modellen
- Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln
- Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte
- Ausführliche Python-Code-Erläuterungen im Buch und Jupyter Notebooks auf GitHub
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein.

Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren:
. Vektorisierung von Wörtern mit Word Embedding.
. Verarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen.
. Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen.
. Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face.

Anhand praktischer Anwendungen (Klassizierung von Texten, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Frage-Antwort-System) wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen.