搞定这个月薪50K的AI热门领域，看这9本书就够了
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导读：按照海内某求职网站数据，2019年截至到今朝，坐标魔都的天然说话处理赏罚(NLP)相干地位均匀月薪约为27510元，较2018年增添66%，个中月薪30K-50K的地位占比高达45.8%。
 另外，天然说话处理赏罚一向是AI相干的热点规模，呆板进修、深度进修、算法等地位的声名中，也常常会要求求职者把握天然说话处理赏罚的相干手艺。 想要拿到地位描写中答应的高薪，起首得搞定offer;想要搞定offer，你就得秀出你的专业手艺;想要把握富裕的专业手艺，你可以从数据叔保举的这9本书开始储蓄…… 01 《Python天然说话处理赏罚拭魅战：焦点技能与算法》  作者：涂铭 刘祥 刘树春 保举语：阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深NLP专家撰写，以拭魅战为导向，绕开各类伟大数学公式与证明，确保读者零基本入门。本书专注于中文的天然说话处理赏罚，以Python及其相干框架为器材，以拭魅战为导向，具体讲授了天然说话处理赏罚的各类焦点技能、要领论和经典算法。 02 《Python天然说话处理赏罚》  作者：雅兰·萨纳卡 保举语：本书致力于总体先容天然说话处理赏罚规模中的一些观念、术语、应用使命、算法和技能、体系搭建要领等，很是适相助为对天然说话处理赏罚使命感乐趣的初学者进入该规模的入门书本。 你能进修到：
03 《天然说话处理赏罚Python进阶》  作者：克里希纳·巴夫萨 等 保举语：本书包括的实例可以让你学会行使NLTK(处理赏罚NLP使命的首要Python平台)完成天然说话处理赏罚的各类使命，涵盖了天然说话领略、天然说话处理赏罚和句法说明等。你将学会怎样领略说话、处理赏罚句子及各类歧义征象;你也将学会怎样有用地行使NLTK来举办文天职类、分词及词性标注等多个使命;你还将学会怎样说明词汇和句子布局，并把握句法说明、语义说明、语用说明以及深度进修技能的应用。 04 《TensorFlow天然说话处理赏罚》  作者：图珊·加内格达拉 保举语：本书是一本行使深度进修算法和TensorFlow来编写当代天然说话处理赏罚应用措施的实践指南，内容涉及词嵌入的各类要领、CNN/RNN/LSTM的TensorFlow实现及应用、LSTM在文本天生及图像问题天生的应用、从统计呆板翻译到神经收集翻译以及天然说话处理赏罚的将来。 通过阅读本书，你将深入熟悉NLP(天然说话处理赏罚)，并进修如安在深度进修NLP使命中应用TensorFlow，以及怎样执行特定的NLP使命。 05 《面向天然说话处理赏罚的深度进修》  作者：帕拉什·戈雅尔 等 保举语：通过办理dropout、池化和归一化层的困难，试探并开拓你本身的深度进修收集;得到关于强化进修以及怎样行使上下文特定的举动令人欢快的先容;在Tensorflow和Keras中行使叠加双向LSTM建设本身的谈天呆板人。 06 《Python高级数据说明：呆板进修、深度进修和NLP实例》  作者：萨扬·穆霍帕迪亚 保举语：本书包括数据说明实例，涵盖了从基本统计学到ETL、深度进修和物联网的普及规模，给出了财富说明项目各个技能方面的观念。 07 《基于深度进修的天然说话处理赏罚》  作者：约阿夫·戈尔德贝格 保举语：深度进修技能为办理NLP题目提供了一种也许的思绪，已成为有用敦促天然说话处理赏罚技能成长的厘革力气。 本书的作者和译者都是海表里NLP规模很是活泼的青年学者，他们存眷的要领和技能代表和预示着今朝和将来NLP规模的趋势。本书体系叙述将深度进修技能应用于天然说话处理赏罚的要领和技能，深入浅出地先容了深度进修的根基常识及各类常用的收集布局，并重点先容了怎样行使这些技能处理赏罚天然说话。 08 《天然说话处理赏罚与深度进修：通过C说话模仿》  作者：小高知宏 保举语：本书起源试探了将深度进修应用于天然说话处理赏罚的要领。概述了天然说话处理赏罚的一样平常观念，通过详细实例声名白怎样提取天然说话文本的特性以及怎样思量上下文相关来天生文本。 书中天然说话文本的特性提取是通过卷积神经收集来实现的，而按照上下文相关来天生文本则操作了轮回神经收集。这两个收集是深度进修规模中常用的基本技能。 （编辑：湖南网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
