Transfer Learning for Natural Language Processing Автор: Paul Azunre (2021) Обучение моделей глубокого обучения с нуля является дорогостоящим, трудоемким и требует огромных объемов данных. В данной книге автор раскрывает передовые методы трансферного обучения, которые применяются в NLP-архитектурах. Вы узнаете, как использовать трансферное обучение, чтобы получать самые лучшие результаты в NLP, даже при работе с сильно ограниченными данными. Что внутри: ✔️Точная настройка предварительно обученных моделей с новыми данными из предметной области; ✔️Выбор правильной модели для сокращения использования ресурсов; ✔️Трансферное обучение для разных архитектур нейронных сетей; ✔️Генерация текста с помощью предварительно обученных сетей.