自然语言处理迁移学习实战
一本书带你读懂ChatGPT背后的技术，自然语言处理迁移学习 ！
迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用入门图书，能够带领读者深入实践自然语言处理模型。
◎内容简介：
首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的进展；其次，深入探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中最重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。读者可以动手将现有的先进模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。
本书文字简洁、论述精辟、层次清晰，既适合拥有NLP基础的机器学习和...
一本书带你读懂ChatGPT背后的技术，自然语言处理迁移学习 ！
迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用入门图书，能够带领读者深入实践自然语言处理模型。
◎内容简介：
首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的进展；其次，深入探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中最重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。读者可以动手将现有的先进模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。
本书文字简洁、论述精辟、层次清晰，既适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学相关的开发人员阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业的学生参考用书。
◎编辑推荐：
◆内容基础且实用。本书是关于迁移学习技术在NLP领域的实用指南，能够帮助读者快速了解相关的机器学习概念，并将其应用于现实世界的问题。
◆内容技术新。本书详细介绍了如何使用迁移学习技术来解决新场景、新任务和新环境的问题，使得机器学习系统更加可靠和鲁棒。
◆极具实战性。本书提供了如何使用迁移学习来改进NLP模型的实践指导，读者可以学习如何从预训练模型开始，调整以满足确切的需求，从而提供先进的结果。
◆涵盖广泛主题。本书涵盖了各种NLP应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情绪分析器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等，使读者能够全面了解迁移学习在NLP领域的应用。
◆参考价值高。本书不仅适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学的开发人员阅读，同时也适合高等院校计算机及相关专业的学生和软件学院的学生参考，具有很高的参考价值。
◆清晰易懂的文字表述：本书采用简洁明了的文字表述，使读者能够轻松理解书中的内容，降低阅读门槛。
◎专业书评：
这本书对NLP背景下的迁移学习做了精彩阐述。内容深入浅出，案例丰富，值得深入阅读。迁移学习本质上是知识、算力的复用。在目标检测、模式识别、NLP等领域，迁移学习大有可为。
——许国强，三一重工SaaS首席信息官
迁移学习是近几年NLP领域最重要的研究方向之一。这本书以实例和代码的形式对NLP迁移学习的基本概念、业务应用以及发展方向做了详细介绍。这本书介绍的多个先进模型和算法在业务实践中都得到广泛应用。对想了解NLP迁移学习并在实际工作中落地的研究人员来说，这是一本很好的参考书。
——梁磊，蚂蚁集团资深技术专家
迁移学习技术在感知类机器学习场景取得了长足的进步，尤其是BERT系列的预训练模型将NLP领域的基线提升到新的高度。这本书系统、全面且贴合实际地介绍了这个高速发展的主题，值得NLP领域的工程师深入阅读和探究。
——朱亮，Meta（原Facebook）资深算法工程师
迁移学习是机器学习领域一次革命性的技术突破，特别是在NLP领域取得了令人振奋的成就。同时，我们相信迁移学习深刻的思想也会应用到其他领域，并且取得不错的成绩。推荐机器学习相关领域的工程师阅读这本书，保持对迁移学习的持续关注。
——刘冰洋，Google资深算法工程师
这本书对迁移学习的理论给出了全面且翔实的介绍，可以帮助读者建立清晰的认知。更为难得的是，这本书以实际的业务问题作为驱动，引领读者阅读和学习。推荐给NLP领域的相关工程师。
——赵海，美团技术专家
Paul Azunre拥有麻省理工学院计算机科学博士学位，曾担任美国国防部高级研究计划局（DARPA）的多个研究项目的主任研究员。由他创建的Algorine公司致力于推进AI/ML技术并让这些技术产生重大社会影响。Paul还参与创建了Ghana NLP开源社区。该社区专注于NLP技术的应用，尤其是对加纳语和其他低资源语言进行迁移学习。