Programowanie
Myśl w języku Python! Nauka programowania. Wydanie II
Allen B. Downey
Aby stać się cenionym programistą, trzeba zacząć od bardzo solidnych podstaw. Python jest idealną propozycją dla osób, które chcą nauczyć się programowania. Składnia i podstawowe koncepcje programistyczne w Pythonie są dość proste do zrozumienia. Sam język ma duże możliwości zastosowania w różnych dziedzinach wiedzy. Umożliwia przy tym pisanie czytelnego i łatwego w konserwacji kodu, co jest ogromną zaletą. Trzymasz w ręku praktyczny przewodnik do nauki programowania. Znajdziesz w nim przystępnie napisane wyjaśnienia dotyczące podstawowych pojęć programistycznych. Dowiesz się, jak stosować funkcje, czym jest rekurencja, jak wyglądają struktury danych i na czym polega projektowanie obiektowe. W każdym rozdziale znalazły się praktyczne ćwiczenia, dzięki którym będziesz używać poznawanych koncepcji i utrwalisz zdobytą wiedzę. W tej książce: przedstawiono podstawy Pythona, w tym jego składnię i semantykę opisano najważniejsze koncepcje programistyczne i zdefiniowano istotne pojęcia pokazano, jak stosować wartości, zmienne, instrukcje, funkcje i struktury danych przedstawiono metody pracy z plikami i bazami danych wyjaśniono zagadnienia programowania obiektowego opisano techniki debugowania służące do usuwania błędów składniowych, uruchomieniowych i semantycznych Python: dzięki niemu zaczniesz myśleć jak informatyk!
Myśl w języku Python! Nauka programowania. Wydanie II
Allen B. Downey
Aby stać się cenionym programistą, trzeba zacząć od bardzo solidnych podstaw. Python jest idealną propozycją dla osób, które chcą nauczyć się programowania. Składnia i podstawowe koncepcje programistyczne w Pythonie są dość proste do zrozumienia. Sam język ma duże możliwości zastosowania w różnych dziedzinach wiedzy. Umożliwia przy tym pisanie czytelnego i łatwego w konserwacji kodu, co jest ogromną zaletą. Trzymasz w ręku praktyczny przewodnik do nauki programowania. Znajdziesz w nim przystępnie napisane wyjaśnienia dotyczące podstawowych pojęć programistycznych. Dowiesz się, jak stosować funkcje, czym jest rekurencja, jak wyglądają struktury danych i na czym polega projektowanie obiektowe. W każdym rozdziale znalazły się praktyczne ćwiczenia, dzięki którym będziesz używać poznawanych koncepcji i utrwalisz zdobytą wiedzę. W tej książce: przedstawiono podstawy Pythona, w tym jego składnię i semantykę opisano najważniejsze koncepcje programistyczne i zdefiniowano istotne pojęcia pokazano, jak stosować wartości, zmienne, instrukcje, funkcje i struktury danych przedstawiono metody pracy z plikami i bazami danych wyjaśniono zagadnienia programowania obiektowego opisano techniki debugowania służące do usuwania błędów składniowych, uruchomieniowych i semantycznych Python: dzięki niemu zaczniesz myśleć jak informatyk!
Myśl w języku Python! Nauka programowania. Wydanie III
Allen B. Downey
Python to wspaniały język programowania. Jest wszechstronny, wyrazisty i zwięzły, pozwala też korzystać z rosnącej kolekcji narzędzi i bibliotek. Cenią go zarówno profesjonalni twórcy oprogramowania, jak i amatorzy czy osoby spoza branży, które w Pythonie widzą cenne narzędzie do tworzenia własnych aplikacji, znacząco poprawiających jakość i wydajność pracy. Wyjątkowy przewodnik dla osób zainteresowanych nauką programowania od podstaw! Luciano Ramalho, autor książki Zaawansowany Python To trzecie wydanie przejrzystego przewodnika, który ułatwi Ci naukę programowania w Pythonie. Zaczniesz od przyswojenia podstawowych pojęć programistycznych, aby wkrótce płynnie posługiwać się funkcjami i strukturami danych. Zdobędziesz też umiejętność programowania zorientowanego obiektowo. W tym zaktualizowanym wydaniu znajdziesz również wskazówki, dzięki którym zastosujesz duże modele językowe, takie jak ChatGPT, do nauki programowania. Dowiesz się, jak tworzyć skuteczne zapytania dla tych modeli, a także jak testować i debugować kod Pythona. Dzięki ćwiczeniom, zamieszczonym w każdym rozdziale, będziesz stopniowo szlifować umiejętności programistyczne, a zasugerowane w książce strategie pomogą Ci w unikaniu frustrujących błędów - w ten sposób szybko nauczysz się tworzyć poprawny kod. W książce: podstawy Pythona zmienne, instrukcje, funkcje i struktury danych praca z plikami i bazami danych obiekty, metody i programowanie zorientowane obiektowo obsługa błędów składniowych, wykonawczych i semantycznych użycie dużych modeli językowych do przyspieszenia nauki programowania Dzięki tej książce nauczysz się używać dużych modeli językowych do nauki programowania! Sam Lau, współautor książki Learning Data Science O książce: Eksperyment myślowy — recenzja książki
Myślenie obiektowe w programowaniu. Wydanie IV
Matt Weisfeld
Obiektowe podejście do programowania pojawiło się w latach 60. ubiegłego wieku. Simula 67 był pierwszym językiem, w którym je zastosowano. Dzięki temu życie programistów stało się zdecydowanie prostsze, a odwzorowanie świata rzeczywistego — możliwe. Jednak żeby skorzystać z zalet podejścia obiektowego, należy najpierw opanować nowy sposób myślenia. Kolejne wydanie tej docenionej przez profesjonalistów książki szybko Ci w tym pomoże! W trakcie lektury poznasz podstawowe pojęcia oraz założenia programowania obiektowego. Dowiesz się, co to hermetyzacja, polimorfizm oraz dziedziczenie. Zobaczysz, jak obiekty powoływane są do życia oraz jak komunikują się między sobą. Ponadto nauczysz się korzystać z interfejsów, modelować klasy z wykorzystaniem diagramów UML oraz utrwalać stan obiektów. To wydanie zostało uzupełnione o mnóstwo nowych informacji, dotyczących między innymi wykorzystania obiektów w usługach sieciowych oraz aplikacjach mobilnych. Książka ta jest obowiązkową lekturą dla każdego programisty chcącego w 100% wykorzystać potencjał programowania obiektowego. Sięgnij po tę książkę i: modeluj klasy przy użyciu UML swobodnie poruszaj się w świecie klas, interfejsów i obiektów utrwalaj stan swoich obiektów poprzez serializację korzystaj z obiektów w komunikacji sieciowej zostań ekspertem w zakresie programowania obiektowego Twoje kompendium wiedzy o programowaniu obiektowym!
Myślenie obiektowe w programowaniu. Wydanie V
Matt Weisfeld
Burzliwy rozwój obiektowości nastąpił w połowie lat 90. wraz z upowszechnieniem się takich języków jak C++ czy Smalltalk. Obecnie programowanie zorientowane obiektowo wciąż jest jednym z najważniejszych paradygmatów projektowania. Łatwo zauważyć, że większość nowoczesnych języków programowania i technologii sieciowych opiera się na technikach obiektowych. Nieco trudniej jest dostrzec, że mimo szybkiego ewoluowania technik i języków programistycznych podstawowe pojęcia programowania obiektowego pozostają niezmienne i niezależne od jakiejkolwiek platformy. Początkujący programiści powinni więc poświęcić nieco czasu na zapoznanie się z tymi pojęciami i naukę czegoś, co można nazwać "myśleniem obiektowym w programowaniu". Ta książka jest kolejnym, poprawionym i uzupełnionym wydaniem wyczerpującego wprowadzenia do programowania zorientowanego obiektowo. Jej głównym celem jest przedstawienie podstaw myślenia obiektowego i najważniejszych pojęć w tym zakresie. Wyjaśniono tu, w jaki sposób poprawnie posługiwać się dziedziczeniem i kompozycją, odróżniać agregację od asocjacji oraz zrozumieć różnice między interfejsem a implementacją. Szczególną uwagę zwrócono na technologie, które przetrwały próbę czasu ostatnich 20 lat i stały się rdzeniem koncepcji programowania obiektowego. Opisano też najważniejsze wzorce projektowe, wskazano techniki unikania zależności i zaprezentowano zasady zwane SOLID, których przestrzeganie pozwala tworzyć kod wysokiej jakości, zrozumiały i elastyczny. Dzięki tej książce: zrozumiesz podstawowe pojęcia obiektowości zaczniesz myśleć abstrakcyjnie podczas projektowania interfejsów nauczysz się budowy i zasad modelowania klas będziesz tworzyć kod, który będzie się nadawał do wielokrotnego wykorzystania zaczniesz unikać zależności i silnych powiązań między klasami przyswoisz sobie i będziesz stosować zasady SOLID Techniki obiektowe. Zrozum, zanim zaimplementujesz!
Diana Montalion
Dziś programiści nie piszą już programów, tylko tworzą systemy oprogramowania. Wymaga to ciągłego wdrażania zmian w ekosystemach oprogramowania koordynowanych przez responsywną infrastrukturę. A to oznacza, że musisz myśleć inaczej: systemowo. Myślenie systemowe zwiększa efektywność i ułatwia wprowadzanie istotnych zmian. Jednak aby nauczyć się myśleć, komunikować i funkcjonować systemowo, musisz rozszerzyć swój zestaw umiejętności. Dzięki tej książce opanujesz kluczowe koncepcje myślenia systemowego i nauczysz się stosować je w praktyce. Poznasz podejście nieliniowe, które pozwala lepiej rozumieć złożoność współczesnych systemów IT i skutecznie nimi zarządzać. Nauczysz się identyfikować wzorce, przewidywać konsekwencje decyzji technologicznych, a także budować skalowalne, elastyczne architektury. Praktyczne przykłady i klarowne wyjaśnienia pomogą Ci zastosować zdobytą wiedzę w codziennej pracy, niezależnie od tego, czy tworzysz małe aplikacje, czy projektujesz wielkoskalowe systemy. To niezbędny przewodnik dla każdego, kto chce myśleć jak inżynier systemowy! Dowiedz się, jak: myślenie liniowe ogranicza zdolność do rozwiązywania problemów systemowych pokonać typowe przeszkody utrudniające myślenie systemowe w praktyce zmienić sposób myślenia, uczenia się i przewodzenia skutecznie opracowywać solidne rekomendacje mierzyć sukces w obliczu złożoności i niepewności Gdy wprowadzanie zmian w kodzie jest łatwe, ale modyfikowanie oprogramowania okazuje się coraz trudniejsze, nadchodzi czas na lekturę tej książki. Jessica Kerr, ekspertka
Diana Montalion
Dziś programiści nie piszą już programów, tylko tworzą systemy oprogramowania. Wymaga to ciągłego wdrażania zmian w ekosystemach oprogramowania koordynowanych przez responsywną infrastrukturę. A to oznacza, że musisz myśleć inaczej: systemowo. Myślenie systemowe zwiększa efektywność i ułatwia wprowadzanie istotnych zmian. Jednak aby nauczyć się myśleć, komunikować i funkcjonować systemowo, musisz rozszerzyć swój zestaw umiejętności. Dzięki tej książce opanujesz kluczowe koncepcje myślenia systemowego i nauczysz się stosować je w praktyce. Poznasz podejście nieliniowe, które pozwala lepiej rozumieć złożoność współczesnych systemów IT i skutecznie nimi zarządzać. Nauczysz się identyfikować wzorce, przewidywać konsekwencje decyzji technologicznych, a także budować skalowalne, elastyczne architektury. Praktyczne przykłady i klarowne wyjaśnienia pomogą Ci zastosować zdobytą wiedzę w codziennej pracy, niezależnie od tego, czy tworzysz małe aplikacje, czy projektujesz wielkoskalowe systemy. To niezbędny przewodnik dla każdego, kto chce myśleć jak inżynier systemowy! Dowiedz się, jak: myślenie liniowe ogranicza zdolność do rozwiązywania problemów systemowych pokonać typowe przeszkody utrudniające myślenie systemowe w praktyce zmienić sposób myślenia, uczenia się i przewodzenia skutecznie opracowywać solidne rekomendacje mierzyć sukces w obliczu złożoności i niepewności Gdy wprowadzanie zmian w kodzie jest łatwe, ale modyfikowanie oprogramowania okazuje się coraz trudniejsze, nadchodzi czas na lekturę tej książki. Jessica Kerr, ekspertka
Tom Ryder
Network monitoring requires significantly more than just pinging hosts. This cookbook will help you to comprehensively test your networks' major functions on a regular basis.Nagios Core Administration Cookbook will show you how to use Nagios Core as a monitoring framework that understands the layers and subtleties of the network for intelligent monitoring and notification behaviour. Nagios Core Administration Guide introduces the reader to methods of extending Nagios Core into a network monitoring solution. The book begins by covering the basic structure of hosts, services, and contacts and then goes on to discuss advanced usage of checks and notifications, and configuring intelligent behaviour with network paths and dependencies. The cookbook emphasizes using Nagios Core as an extensible monitoring framework. By the end of the book, you will learn that Nagios Core is capable of doing much more than pinging a host or to check if websites respond.
Najlepsze praktyki w Kubernetes. Jak budować udane aplikacje
Brendan Burns, Eddie Villalba, Dave Strebel, Lachlan...
Systemy informatyczne oparte na chmurze stały się atrakcyjną alternatywą dla standardowej infrastruktury. Wymusiły jednak radykalne zmiany w praktykach tworzenia, wdrażania i utrzymywania aplikacji. Dziś uwaga profesjonalistów skupiona jest na Kubernetes, który w ciągu zaledwie kilku lat stał się faktycznym standardem wdrażania natywnej chmury. Aby tworzone aplikacje funkcjonowały wydajnie, bezawaryjnie i niezawodnie, warto wdrożyć i stosować wzorce i najlepsze praktyki. Konieczne jest również przemodelowanie sposobu pracy programistów. Ta książka jest przeznaczona dla profesjonalnych użytkowników Kubernetes, którzy chcą poznać wzorce i najlepsze praktyki przy wdrażaniu rzeczywistych rozwiązań. Znalazły się tu informacje o jego działaniu w różnych skalach, topologiach i domenach, a także liczne przykłady zastosowania omawianych technologii. Sporo miejsca poświęcono zagadnieniom projektowania aplikacji, konfiguracji i działania usług Kubernetes, a także ciągłej integracji i testowania aplikacji. Ważnym zagadnieniem są takie aspekty zarządzania klastrem jak przydzielanie zasobów, zapewnienie bezpieczeństwa czy autoryzacja i dostęp do klastra. Prezentowane treści zilustrowano fragmentami przejrzystego kodu, co dodatkowo zwiększa przydatność tej książki w pracy inżyniera. Najciekawsze zagadnienia: konfiguracja i projektowanie aplikacji w Kubernetes wzorce monitorowania i zarządzanie uaktualnieniami aplikacji wdrażanie i wycofywanie aplikacji Kubernetes polityka sieciowa i współpraca Kubernetes z architekturą Service Mesh platformy wysokiego poziomu na bazie Kubernetes Kubernetes i uczenie maszynowe Najlepsze praktyki w Kubernetes: poradzisz sobie z każdym wyzwaniem!
Najlepsze praktyki w Kubernetes. Jak budować udane aplikacje
Brendan Burns, Eddie Villalba, Dave Strebel, Lachlan...
Systemy informatyczne oparte na chmurze stały się atrakcyjną alternatywą dla standardowej infrastruktury. Wymusiły jednak radykalne zmiany w praktykach tworzenia, wdrażania i utrzymywania aplikacji. Dziś uwaga profesjonalistów skupiona jest na Kubernetes, który w ciągu zaledwie kilku lat stał się faktycznym standardem wdrażania natywnej chmury. Aby tworzone aplikacje funkcjonowały wydajnie, bezawaryjnie i niezawodnie, warto wdrożyć i stosować wzorce i najlepsze praktyki. Konieczne jest również przemodelowanie sposobu pracy programistów. Ta książka jest przeznaczona dla profesjonalnych użytkowników Kubernetes, którzy chcą poznać wzorce i najlepsze praktyki przy wdrażaniu rzeczywistych rozwiązań. Znalazły się tu informacje o jego działaniu w różnych skalach, topologiach i domenach, a także liczne przykłady zastosowania omawianych technologii. Sporo miejsca poświęcono zagadnieniom projektowania aplikacji, konfiguracji i działania usług Kubernetes, a także ciągłej integracji i testowania aplikacji. Ważnym zagadnieniem są takie aspekty zarządzania klastrem jak przydzielanie zasobów, zapewnienie bezpieczeństwa czy autoryzacja i dostęp do klastra. Prezentowane treści zilustrowano fragmentami przejrzystego kodu, co dodatkowo zwiększa przydatność tej książki w pracy inżyniera. Najciekawsze zagadnienia: konfiguracja i projektowanie aplikacji w Kubernetes wzorce monitorowania i zarządzanie uaktualnieniami aplikacji wdrażanie i wycofywanie aplikacji Kubernetes polityka sieciowa i współpraca Kubernetes z architekturą Service Mesh platformy wysokiego poziomu na bazie Kubernetes Kubernetes i uczenie maszynowe Najlepsze praktyki w Kubernetes: poradzisz sobie z każdym wyzwaniem!
NativeScript for Angular Mobile Development. Creating dynamic mobile apps for iOS and Android
Nathanael J. Anderson, Nathan Walker
NativeScript is an open source framework that is built by Progress in order to build truly native mobile apps with TypeScript, JavaScript or just Angular which is an open source framework built by Google that offers declarative templates, dependency injection, and fully featured modules to build rich applications. Angular’s versatile view handling architecture allows your views to be rendered as highly performant UI components native to iOS and Android mobile platforms. This decoupling of the view rendering layer in Angular combined with the power of native APIs with NativeScript have together created the powerful and exciting technology stack of NativeScript for Angular.This book focuses on the key concepts that you will need to know to build a NativeScript for Angular mobile app for iOS and Android. We’ll build a fun multitrack recording studio app, touching on powerful key concepts from both technologies that you may need to know when you start building an app of your own. The structure of the book takes the reader from a void to a deployed app on both the App Store and Google Play, serving as a reference guide and valuable tips/tricks handbook.By the end of this book, you’ll know majority of key concepts needed to build a successful NativeScript for Angular app.
Natura kodu. Symulowanie systemów naturalnych przy użyciu JavaScript
Daniel Shiffman
Co by było, gdyby za pomocą kodu można było odtworzyć budzące podziw wzory stada ptaków lub hipnotyczny taniec świetlików? Książka Natura kodu już od ponad dekady umożliwia to niezliczonym czytelnikom, wypełniając lukę między twórczą ekspresją a programowaniem. Ten innowacyjny przewodnik autorstwa Daniela Shiffmana, twórcy uwielbianego Coding Train, zaprasza zarówno początkujących, jak i doświadczonych programistów do świata, w którym kod spotyka się z radosną kreatywnością. To wydanie przełomowego dzieła Shiffmana, oparte na JavaScripcie, powoli odkrywa tajemnice świata przyrody, zamieniając złożone tematy, takie jak algorytmy genetyczne, symulacje oparte na fizyce i sieci neuronowe, w przystępne i oszałamiające wizualnie kreacje. Praca Shiffmana przekształciła tysiące dociekliwych umysłów w twórców, przełamując bariery między nauką, sztuką i technologią oraz zachęcając Czytelników do postrzegania kodu nie tylko jako narzędzia do wykonywania zadań, ale jako płótna dla nieograniczonej kreatywności. Niezależnie od tego, czy rozszyfrowujesz eleganckie wzorce zjawisk naturalnych, czy też tworzysz własne cyfrowe ekosystemy, wskazówki Shiffmana z pewnością dostarczą informacji i inspiracji. W Naturze kodu nie chodzi tylko o kodowanie, lecz o nowe spojrzenie na świat przyrody i sprawienie, aby jego cuda zainspirowały twoje następne dzieła. Zanurz się i odkryj radość z przekształcania kodu w sztukę - a to wszystko przy jednoczesnym opanowaniu podstaw kodowania. Rozpocznij tę niezwykłą przygodę z projektami obejmującymi: Mechanizmy fizyki: symuluj przyciąganie grawitacyjne. Stado ptaków: twórz choreografię hipnotyzującego tańca stada. Rozgałęziające się drzewa: twórz realistyczne i organiczne struktury drzew. Sieci neuronowe: twórz inteligentne systemy, które uczą się i adaptują. Automaty komórkowe: odkrywaj magię samoorganizujących się wzorców. Algorytmy ewolucyjne: bądź świadkiem naturalnej selekcji we własnym kodzie. O autorze Daniel Shiffman, twórca kanału The Coding Train na YouTube (www.youtube.com/c/TheCodingTrain), większość swojego wolnego czasu poświęca, ucząc kodowania prawie 2 miliony subskrybentów, poprzez połączenie szczegółowych samouczków i filmów z projektami. Jako profesor sztuki w NYU Tisch School of the Arts i współzałożyciel Processing Foundation, Shiffman ma misję umożliwienia dociekliwym uczniom i ludziom na całym świecie wyrażania siebie poprzez kod.
Brian Sacash, Bhargav Srinivasa-Desikan, Reddy Anil Kumar
Modern text analysis is now very accessible using Python and open source tools, so discover how you can now perform modern text analysis in this era of textual data.This book shows you how to use natural language processing, and computational linguistics algorithms, to make inferences and gain insights about data you have. These algorithms are based on statistical machine learning and artificial intelligence techniques. The tools to work with these algorithms are available to you right now - with Python, and tools like Gensim and spaCy.You'll start by learning about data cleaning, and then how to perform computational linguistics from first concepts. You're then ready to explore the more sophisticated areas of statistical NLP and deep learning using Python, with realistic language and text samples. You'll learn to tag, parse, and model text using the best tools. You'll gain hands-on knowledge of the best frameworks to use, and you'll know when to choose a tool like Gensim for topic models, and when to work with Keras for deep learning.This book balances theory and practical hands-on examples, so you can learn about and conduct your own natural language processing projects and computational linguistics. You'll discover the rich ecosystem of Python tools you have available to conduct NLP - and enter the interesting world of modern text analysis.
Sohom Ghosh , Dwight Gunning
If NLP hasn't been your forte, Natural Language Processing Fundamentals will make sure you set off to a steady start. This comprehensive guide will show you how to effectively use Python libraries and NLP concepts to solve various problems.You'll be introduced to natural language processing and its applications through examples and exercises. This will be followed by an introduction to the initial stages of solving a problem, which includes problem definition, getting text data, and preparing it for modeling. With exposure to concepts like advanced natural language processing algorithms and visualization techniques, you'll learn how to create applications that can extract information from unstructured data and present it as impactful visuals. Although you will continue to learn NLP-based techniques, the focus will gradually shift to developing useful applications. In these sections, you'll understand how to apply NLP techniques to answer questions as can be used in chatbots. By the end of this book, you'll be able to accomplish a varied range of assignments ranging from identifying the most suitable type of NLP task for solving a problem to using a tool like spacy or gensim for performing sentiment analysis. The book will easily equip you with the knowledge you need to build applications that interpret human language.
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
This book is for developers seeking an overview of basic concepts in Natural Language Processing (NLP). It caters to a technical audience, offering numerous code samples and listings to illustrate the wide range of topics covered. The journey begins with managing data relevant to NLP, followed by two chapters on fundamental NLP concepts. This foundation is reinforced with Python code samples that bring these concepts to life.The book then delves into practical NLP applications, such as sentiment analysis, recommender systems, COVID-19 analysis, spam detection, and chatbots. These examples provide real-world context and demonstrate how NLP techniques can be applied to solve common problems. The final chapter introduces advanced topics, including the Transformer architecture, BERT-based models, and the GPT family, highlighting the latest state-of-the-art developments in the field.Appendices offer additional resources, including Python code samples on regular expressions and probability/statistical concepts, ensuring a well-rounded understanding. Companion files with source code and figures enhance the learning experience, making this book a comprehensive guide for mastering NLP techniques and applications.
Mona M, Premkumar Rangarajan
Natural language processing (NLP) uses machine learning to extract information from unstructured data. This book will help you to move quickly from business questions to high-performance models in production.To start with, you'll understand the importance of NLP in today’s business applications and learn the features of Amazon Comprehend and Amazon Textract to build NLP models using Python and Jupyter Notebooks. The book then shows you how to integrate AI in applications for accelerating business outcomes with just a few lines of code. Throughout the book, you'll cover use cases such as smart text search, setting up compliance and controls when processing confidential documents, real-time text analytics, and much more to understand various NLP scenarios. You'll deploy and monitor scalable NLP models in production for real-time and batch requirements. As you advance, you'll explore strategies for including humans in the loop for different purposes in a document processing workflow. Moreover, you'll learn best practices for auto-scaling your NLP inference for enterprise traffic.Whether you're new to ML or an experienced practitioner, by the end of this NLP book, you'll have the confidence to use AWS AI services to build powerful NLP applications.
Mona M, Premkumar Rangarajan
Natural language processing (NLP) uses machine learning to extract information from unstructured data. This book will help you to move quickly from business questions to high-performance models in production.To start with, you'll understand the importance of NLP in today’s business applications and learn the features of Amazon Comprehend and Amazon Textract to build NLP models using Python and Jupyter Notebooks. The book then shows you how to integrate AI in applications for accelerating business outcomes with just a few lines of code. Throughout the book, you'll cover use cases such as smart text search, setting up compliance and controls when processing confidential documents, real-time text analytics, and much more to understand various NLP scenarios. You'll deploy and monitor scalable NLP models in production for real-time and batch requirements. As you advance, you'll explore strategies for including humans in the loop for different purposes in a document processing workflow. Moreover, you'll learn best practices for auto-scaling your NLP inference for enterprise traffic.Whether you're new to ML or an experienced practitioner, by the end of this NLP book, you'll have the confidence to use AWS AI services to build powerful NLP applications.
Tadej Magajna
Flair is an easy-to-understand natural language processing (NLP) framework designed to facilitate training and distribution of state-of-the-art NLP models for named entity recognition, part-of-speech tagging, and text classification. Flair is also a text embedding library for combining different types of embeddings, such as document embeddings, Transformer embeddings, and the proposed Flair embeddings.Natural Language Processing with Flair takes a hands-on approach to explaining and solving real-world NLP problems. You'll begin by installing Flair and learning about the basic NLP concepts and terminology. You will explore Flair's extensive features, such as sequence tagging, text classification, and word embeddings, through practical exercises. As you advance, you will train your own sequence labeling and text classification models and learn how to use hyperparameter tuning in order to choose the right training parameters. You will learn about the idea behind one-shot and few-shot learning through a novel text classification technique TARS. Finally, you will solve several real-world NLP problems through hands-on exercises, as well as learn how to deploy Flair models to production.By the end of this Flair book, you'll have developed a thorough understanding of typical NLP problems and you’ll be able to solve them with Flair.
Krishna Dayanidhi
This book is for experienced Java developers with NLP needs, whether academics, industrialists, or hobbyists. A basic knowledge of NLP terminology will be beneficial.
Richard M. Reese
Natural Language Processing (NLP) has become one of the prime technologies for processing very large amounts of unstructured data from disparate information sources. This book includes a wide set of recipes and quick methods that solve challenges in text syntax, semantics, and speech tasks. At the beginning of the book, you'll learn important NLP techniques, such as identifying parts of speech, tagging words, and analyzing word semantics. You will learn how to perform lexical analysis and use machine learning techniques to speed up NLP operations. With independent recipes, you will explore techniques for customizing your existing NLP engines/models using Java libraries such as OpenNLP and the Stanford NLP library. You will also learn how to use NLP processing features from cloud-based sources, including Google and Amazon Web Services (AWS). You will master core tasks, such as stemming, lemmatization, part-of-speech tagging, and named entity recognition. You will also learn about sentiment analysis, semantic text similarity, language identification, machine translation, and text summarization. By the end of this book, you will be ready to become a professional NLP expert using a problem-solution approach to analyze any sort of text, sentence, or semantic word.