Привет! Это Никита Малыхин, Tech Lead в команде AdTech в Центре Big Data МТС. В прошлый раз я поделился подборкой книг о нейронных сетях и рекомендательных системах. В 2к25 поиск практических советов по NLP в книгах может выглядеть как сизифов труд, ведь это одно из самых быстроразвивающихся направлений в ML. Тем не менее, сегодня будет вторая часть подборки – на этот раз сфокусируемся на материалах по естественному языку и книгам с практическими советами по машинному обучению. Хорошие специалисты в этой сфере на вес золота, а книги как раз помогают прокачать навыки. Все будет по делу, с примерами и практикой. Поехали!
NLP (Natural Language Processing)
В этом и других разделах указываю название книги на русском языке, если есть перевод, и, соответственно, на английском, если его нет.
Speech and Language Processing
Авторы: Дэниел Джурафски, Джеймс Х. Мартин (Daniel Jurafsky, James H. Martin)
Одно из самых авторитетных и полных руководств в области обработки естественного языка (NLP). Оно сочетает в себе как классические подходы, так и современные методы. Авторы, известные специалисты в сфере компьютерной лингвистики, предлагают читателю глубокое погружение в тему, раскрывая ключевые концепции: от основ синтаксиса и семантики до алгоритмов машинного обучения и нейросетевых моделей для анализа текста и речи. Книга не просто описывает инструменты, но и объясняет их теоретические основы, подкрепляя материал практическими примерами.
Сильные стороны:
-
широкий охват темы — здесь рассматриваются как традиционные методы (например, статистические модели), так и передовые технологии, включая нейронные сети для обработки речи и текста;
-
теоретическая глубина и практическая применимость — сочетание строгой научной базы с примерами;
-
доступность и структура — материал изложен последовательно, что делает книгу подходящей как для студентов, только начинающих изучать NLP, так и для опытных исследователей, стремящихся углубить свои знания.
Книга станет незаменимым ресурсом для тех, кто хочет не просто освоить инструменты обработки языка, но и понять их внутреннюю логику. Идеально подойдет студентам, аналитикам данных и инженерам, работающим в области искусственного интеллекта и лингвистики, обеспечивая прочную основу для дальнейших исследований и практической работы.
Natural Language Processing with Python
Авторы: Стивен Берд, Эван Кляйн, Эдвард Лопер (Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper)
Практическое введение в обработку естественного языка (NLP) с акцентом на использование библиотеки NLTK (Natural Language Toolkit) в Python. Авторы создали доступное руководство для всех, кто хочет освоить анализ текста с нуля. В нем есть как теория, так и примеры кода, так что читатели могут сразу задействовать полученные знания на практике — от токенизации и частотного анализа до построения простых моделей обработки языка.
Сильные стороны книги:
-
практическая направленность — основной упор сделан на примеры кода с использованием NLTK, это помогает быстро начать работать с текстами;
-
простота изложения — материал подан понятно и постепенно, что делает книгу отличным стартом для новичков в NLP;
-
полезность для обучения — охватывает ключевые аспекты обработки текста, включая разметку, классификацию и работу с корпусами, с пошаговыми объяснениями.
Издание не претендует на глубокий теоретический анализ, как некоторые другие книги, его сила — в практичности и доступности. Natural Language Processing with Python станет отличным выбором для всех желающих погрузиться в мир NLP через Python, освоив базовые инструменты и методы анализа текстов.
Нейросетевые методы в обработке естественного языка
Автор: Йоав Голдберг (Yoav Goldberg)
А здесь у нас глубокое и целенаправленное исследование применения нейронных сетей в задачах обработки естественного языка (NLP). Йоав Гольдберг, известный специалист в этой области, делает упор на ключевых архитектурах: от сетей прямого распространения до более сложных древовидных моделей и современных механизмов внимания, которые лежат в основе передовых систем NLP. Книга раскрывает, как эти методы работают и почему они эффективны, предлагая читателю не просто рецепты, а понимание их внутренней логики.
Сильные стороны книги:
-
фокус на нейросетях — подробно рассматриваются основные архитектуры, такие как RNN, CNN, и механизмы внимания, с акцентом на их применение в NLP;
-
хорошая структура — материал начинается с базовых концепций и постепенно переходит к более сложным методам;
-
баланс теории и практики — автор сочетает объяснение алгоритмов с примерами их использования в реальных задачах обработки текста.
Это издание идеально подойдет для читателей, у кого уже есть базовое представление о машинном обучении и кто хочет углубиться в использование нейронных сетей для NLP.
Transformers for Natural Language Processing
Автор: Денис Ротман (Denis Rothman)
Книга позволяет погрузиться в мир современных архитектур трансформеров, таких как BERT и GPT. Зачем? Ведь именно они стали революцией в обработке естественного языка (NLP). Денис Ротман, опытный специалист в области ИИ, делает акцент на практическом освоении этих технологий, сопровождая объяснения примерами кода и реальными сценариями. Книга не только рассказывает, как работают трансформеры, но и показывает, как их можно адаптировать для решения конкретных задач обработки текста.
Сильные стороны книги:
-
фокус на трансформерах — подробно разбираются ключевые модели, такие как BERT, GPT, и их производные, с акцентом на их архитектуру и механизмы внимания;
-
практическая направленность — книга насыщена кодом и пошаговыми инструкциями;
-
четкие объяснения — сложные концепции изложены доступно, что помогает освоить материал как начинающим, так и более опытным специалистам.
Книга идеально подойдет для программистов, аналитиков данных и исследователей, которые хотят разобраться в современных подходах к NLP через призму трансформеров. Она станет надежным руководством для тех, кто стремится не только понять теоретические основы, но и научиться применять эти мощные инструменты на практике.
Практика ML – советы по разработке
Прикладное машинное обучение с использованием Scikit-Learn, Keras и TensorFlow
Автор: Орелиен Жерон (Aurélien Géron)
Как создавать умные системы с помощью машинного обучения? Какие инструменты и техники помогут воплотить идеи в код? Орельен Жерон предлагает практическое руководство, которое охватывает не только нейронные сети, но и широкий спектр методов машинного обучения. Книга начинается с основ и постепенно переходит к сложным темам, таким как глубокое обучение с использованием библиотек Scikit-Learn, Keras и TensorFlow.
Сильные стороны книги:
-
универсальность — рассматриваются как классические алгоритмы машинного обучения, так и современные нейронные сети, что делает ее полезной для разных уровней подготовки;
-
практический подход — множество примеров кода и упражнений помогают сразу использовать знания на практике;
-
доступность — материал изложен так, чтобы читатель мог учиться в своем темпе, погружаясь в тему шаг за шагом.
Книга подойдет как новичкам, которые хотят освоить основы машинного обучения, так и практикам, стремящимся углубить свои навыки в создании интеллектуальных систем. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow — это не просто учебник, а полноценный инструментарий для тех, кто предпочитает учиться, делая.
Building Recommender Systems with Machine Learning and AI
Автор: Фрэнк Кейн (Frank Kane)
Как создавать рекомендательные системы, которые предугадывают желания пользователей? Какие алгоритмы и подходы оптимальны для решения этой задачи? Фрэнк Кейн делится практическим опытом применения машинного обучения и искусственного интеллекта для разработки систем рекомендаций. Книга начинается с базовых концепций и быстро переходит к реальным примерам, помогая читателю освоить процесс от идеи до рабочего кода. Это руководство создано с акцентом на практику и непосредственное применение знаний.
Сильные стороны книги:
-
ориентация на практику — книга наполнена примерами кода и конкретными советами по реализации, что идеально для разработчиков;
-
реальные сценарии — автор объясняет, как решать типичные задачи, с которыми сталкиваются при создании рекомендательных систем;
-
доступность — материал изложен так, чтобы читатель мог сразу начать применять изученное в своих проектах.
Книга поможет освоить создание рекомендательных систем с нуля, а также будет полезна тем, кто ищет конкретные инструменты и техники для улучшения своих проектов. Building Recommender Systems with Machine Learning and AI — практическое руководство, которое помогает не просто понять тему, а сразу воплотить ее в жизнь.
Natural Language Processing with Transformers
Автор: Льюис Танстолл (Lewis Tunstall), Леандро фон Верра (Leandro von Werra), Томас Вольф (Thomas Wolf)
Как использовать мощь трансформеров для обработки естественного языка? Какие инструменты помогут быстро внедрить современные модели в реальные проекты? Авторы книги, эксперты из команды Hugging Face, предлагают практическое руководство по применению трансформеров с использованием популярной библиотеки Hugging Face. Книга начинается с основ и плавно переходит к продвинутым техникам, подкрепляя теорию множеством примеров и советов по реализации. Это идеальный выбор для тех, кто хочет освоить передовые технологии через практику.
Сильные стороны книги:
-
фокус на практике — акцент на использовании библиотеки Hugging Face с обилием примеров кода и рекомендаций;
-
актуальность — рассматриваются современные архитектуры трансформеров;
-
практические моменты — материал структурирован так, чтобы читатель мог сразу применять знания в своих проектах.
Natural Language Processing with Transformers — это не просто учебник, а практический путеводитель, который помогает освоить одну из самых востребованных технологий в области ИИ.
Что ж, на сегодня все. Если у вас есть свой вариант книги, обязательно предлагайте в комментариях!
Автор: u_TrustME
