Искусственный интеллект и принятие решений. Инженерия знаний. Обработка естественного языка. Интеллектуальные системы и технологии. Многокритериальный анализ. Выпуск 1 Емельянов С.В. URSS

Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике. Эта книга знакомит читателя с методами обработки естественного языка и содержит практическое руководство по работе с TensorFlow, предоставляя мощный инструмент для работы с огромными объемами неструктурированных данных и решения уникальных задач по обработке естественного языка • Книга начинается с изучения общих понятий NLP и принципа работы TensorFlow. Затем вы узнаете, как использовать технологию World2vec и ее расширения для создания представлений, превращающих последовательности слов в числовые векторы, понятные алгоритмам глубокого обучения, таким, как сверточные и рекуррентные нейросети, и рассмотрите примеры решения задач по классификации предложений и генерации текста

Обработка естественного языка (Natural Language Procession — NLP) представляет собой важную область разработки прикладного ПО и, с учетом современных задач ИТ, в будущем эта важность будет только возрастать. Уже сейчас наблюдается рост потребности в приложениях, работающих с естественными языками на основе NLP-методик. В данной книге рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имен, кластеризация, классификация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их

Обработка естественного языка (Natural Language Procession — NLP) представляет собой важную область разработки прикладного ПО и, с учетом современных задач ИТ, в будущем эта важность будет только возрастать. Уже сейчас наблюдается рост потребности в приложениях, работающих с естественными языками на основе NLP-методик • В данной книге рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имен, кластеризация, классификация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их

Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения • Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, "беседа" с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога • Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами "трудностей перевода" с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах - в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике • Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python

Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing – NLP) • В первой половине книги рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается также абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек • Во второй части вводятся более специализированные нейросетевые архитектуры, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Эти архитектуры и методы – движущая сила современных алгоритмов машинного перевода, синтаксического анализа и многих других приложений

Разработанная модель оперативной психодиагностики поможет точно и быстро оценить человека. Метод может быть использован для того, чтобы с одной стороны максимально быстро подстроиться, если это необходимо, а с другой - дезадаптировать человека

Книга открывает новую серию «Искусственный интеллект в промышленности», выпускаемую издательствами ИФС (Великобритания) и «Шпрингер» (ФРГ). В книге обобщен опыт применения методов искусственного интеллекта для решения сложных задач, возникающих при создании гиб­ких и интегрированных производственных систем. Это первая книга в СССР, рассматривающая проблему комплексно: от тактильных сенсоров и рас­познавания речи до управления автоматическими складами и баз данных. Для инженеров - разработчиков роботов, ГПС и информационных систем

Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте

Что такое искусственный интеллект и как его создать? Как машины учатся и обыгрывают людей? Могут ли они создавать произведения искусства? Как сверхразумные машины изменят наш мир? Неужели искусственный интеллект может привести к концу света? • Мы стоим на пороге больших технических и этических проблем, и эта книга расскажет вам всё самое важное об искусственном интеллекте. Здесь собраны лучшие статьи экспертов журнала New Scientist: мысли ведущих ученых, ответы на самые неожиданные вопросы и предсказания о том, какой будет наступающая эпоха разумных машин

Учебное пособие направлено на формирование и развитие умения решать деловые проблемы с использованием английского языка и овладение компетенциями, необходимыми для коллективного обсуждения на английском языке и решения деловых проблем, возникающих в профессиональной деятельности. Соответствует требованиям Федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Учебное пособие предназначено для магистров, обучающихся английскому языку в рамках подготовки по направлениям: 38.04.01 "Экономика", 38.04.02 "Менеджмент", 38.04.03 "Управление персоналом", 38.04.04 "Государственное и муниципальное управление", 38.04.08 "Финансы и кредит", 43.04.03 "Гостиничное дело", 27.04.05 "Инноватика", 39.04.01 "Социология"