5 সালে পড়ার জন্য প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের উপর 2023টি বিনামূল্যের বই - KDnuggets

5-এ পড়ার জন্য প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের উপর 2023টি বিনামূল্যের বই – KDnuggets

উত্স নোড: 2744384

5 সালে পড়ার জন্য প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের 2023টি বিনামূল্যের বই৷
লেখকের ছবি
 

বৃহৎ ভাষা মডেল (LLMs) সম্পর্কে প্রচারের আগে, NLP তৈরি করছিল কিন্তু লুকিয়ে ছিল। ChatGPT এর মতো এলএলএম প্রকাশের পর থেকে এখন এটি বিপ্লবী হয়ে উঠেছে। এলএলএমগুলি বোঝার পাশাপাশি মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করতে দেখানো হয়েছে। চ্যাটজিপিটি, গুগল বার্ড এবং আরও অনেক মডেলকে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের মধ্যে উচ্চ পরিমাণে পাঠ্য ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। 

কিন্তু কীভাবে এই মডেলগুলি মানুষকে ঠিক বুঝতে পারে, সেইসাথে মানুষের মতো প্রতিক্রিয়াগুলি আউটপুট করে? এনএলপি। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপক্ষেত্র যা মডেলগুলিকে মানুষের ভাষা প্রক্রিয়া, বুঝতে এবং আউটপুট করতে সহায়তা করে। তারা সাধারণত পরবর্তী শব্দ ভবিষ্যদ্বাণীর মতো কাজগুলিতে প্রশিক্ষিত হয় যা তাদের প্রাসঙ্গিক নির্ভরতা তৈরি করতে দেয় এবং তারপরে প্রাসঙ্গিক আউটপুট তৈরি করতে সক্ষম হয়। NLP ক্ষেত্রের উন্নত অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যেমন চ্যাটবট, পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ এবং আরও অনেক কিছু। 

এলএলএম এবং পাঠ্য তৈরিতে তাদের পক্ষপাতের চারপাশে কিছু নৈতিক উদ্বেগ রয়েছে, যা এনএলপি এবং এলএলএম অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এর ব্যবহার সম্পর্কে আরও গবেষণার জন্ম দেয়। যদিও এই উদ্বেগ এবং চ্যালেঞ্জগুলি বর্তমানে মোকাবেলা করা হচ্ছে, ChatGPT-এর মতো এলএলএম মডেলগুলি বিশ্বে যে প্রভাব ফেলেছে – দেখে মনে হচ্ছে তারা এখানে থাকার জন্য রয়েছে এবং NLP বোঝা অপরিহার্য। 

আপনি যদি LLM সম্পর্কে আরও বুঝতে চান তবে আপনাকে NLP সম্পর্কে জানতে হবে। এই নিবন্ধে, আমি 5টি বিনামূল্যের বইয়ের মধ্য দিয়ে যাব যা আপনাকে 2023 সালে NLP সম্পর্কে আরও ভালভাবে উপলব্ধি করতে পড়তে হবে। 

লেখক: ড্যান জুরাফস্কি এবং জেমস এইচ মার্টিন

লিঙ্ক: বক্তৃতা এবং ভাষা প্রক্রিয়াকরণ

বিশ্ববিদ্যালয়ের দুই অধ্যাপকের লেখা, এই স্পিচ অ্যান্ড ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং বইটি আপনাকে এনএলপি-এর জগতের একটি ব্যাপক পরিচিতি প্রদান করে। এটিকে 3টি বিভাগে বিভক্ত করা হয়েছে: এনএলপি, এনএলপি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মৌলিক অ্যালগরিদম এবং ভাষাগত কাঠামোর টীকা৷ এনএলপি কী, এর ভিত্তিগুলো উদাহরণ সহ এটিকে ভেঙে ফেলার বিষয়ে আরও ভালোভাবে বোঝার জন্য প্রথম বিভাগটি নতুনদের জন্য অপরিহার্য। আপনি শব্দার্থবিদ্যা, সিনট্যাক্স এবং আরও অনেক বিষয়ের মধ্যে আসবেন। 

যদি এনএলপির ক্ষেত্রটি আপনার কাছে নতুন হয় বা আপনি এই ক্ষেত্রে রূপান্তর করতে চান, আমি সত্যিই বিশ্বাস করি এই বইটি একজন ব্যক্তির শেখার জন্য খুবই উপকারী হবে। যেহেতু এটি অধ্যাপকদের দ্বারা লিখিত হয়েছিল, ব্যবহারিক উদাহরণগুলি পাঠকদের ধারণাগুলি সম্পূর্ণরূপে তাত্ত্বিক বইয়ের চেয়ে আরও ভালভাবে বুঝতে সহায়তা করে। 

লেখক: ক্রিস্টোফার ডি. ম্যানিং এবং হিনরিক শুটজ

লিঙ্ক: পরিসংখ্যানগত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ভিত্তি

আপনি যদি একজন ডেটা পেশাদার হন বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জগতে – আপনি জানতে পারবেন পরিসংখ্যান কতটা গুরুত্বপূর্ণ এই ক্ষেত্রে। কেউ কেউ বিশ্বাস করেন যে সেক্টর সম্পর্কে আপনার উচ্চ বোঝার প্রয়োজন নেই, তবে আমি বিশ্বাস করি এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি আপনার ডেটা পেশাদার যাত্রাকে আরও মসৃণ করে তুলবে। 

যখন আপনার এনএলপি ক্ষেত্র সম্পর্কে একটি ভাল ভিত্তি থাকে, তখন আপনি মনে করতে পারেন পরবর্তী পদক্ষেপটি হল অ্যালগরিদম সম্পর্কে শিখতে হবে। তার আগে, আপনি ভাষার গাণিতিক ভিত্তি সম্পর্কে আরও জানতে চাইবেন। এই বইটি শুধুমাত্র NLP-এর মূল বিষয়গুলি দিয়েই শুরু হয় না, এটি গাণিতিক দিকগুলি যেমন সম্ভাব্যতা স্পেস, বেয়েসের উপপাদ্য, বৈচিত্র্য এবং আরও অনেক কিছুতে ডুব দেয়৷ 

লেখক: ক্রিস্টোফার এম. বিশপ

লিঙ্ক: প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিং

মডেলের পারফরম্যান্স বোঝার সর্বোত্তম উপায় হল মডেলটি কীভাবে কাজ করে, এর চিন্তার ট্রেন, প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং কেন এটি কী করে তা বোঝার মাধ্যমে। প্যাটার্ন স্বীকৃতি হল বিশেষ অ্যালগরিদম দ্বারা সঞ্চালিত একটি সেট মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে ডেটা আলাদা করার প্রক্রিয়া৷ এটি শেখার সক্ষম করে এবং উন্নতির জন্য সুযোগ দেয়, যা এটিকে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং তাদের কর্মক্ষমতার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে৷ 

প্রতিটি অধ্যায়ের শেষে একটি অনুশীলন রয়েছে যা পাঠকের কাছে প্রতিটি ধারণাকে আরও ভালভাবে ব্যাখ্যা করার জন্য বেছে নেওয়া হয়েছে। পাঠককে আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করার জন্য লেখক গাণিতিক বিষয়বস্তুকে ন্যূনতম রেখেছেন, তবে এটি উল্লেখ করা হয়েছে যে প্যাটার্ন শনাক্তকরণ এবং মেশিন শেখার কৌশলগুলি বোঝার জন্য ক্যালকুলাস, রৈখিক বীজগণিত এবং সম্ভাব্যতা তত্ত্বের ভাল ধারণা থাকা উপকারী হবে। 

লেখক: ইয়োভ গোল্ডবার্গ

লিঙ্ক: এনএলপিতে নিউরাল নেটওয়ার্ক পদ্ধতি

এনএলপির বৃদ্ধির দিকে তাকালে, আমরা বলতে পারি যে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি একটি বড় ভূমিকা পালন করেছে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মানুষের ভাষার আরও ভাল বোঝার সাথে NLP মডেলগুলি প্রদান করেছে, তাদেরকে শব্দের ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং বিভিন্ন বিষয়গুলিকে ভাগ করে নেওয়ার অনুমতি দেয় যা তাদের শেখার সময় তাদের পূর্বরূপ দেখা যায়নি। 

এই বইটি সরাসরি নিউরাল নেটওয়ার্কের ইনস এবং আউটগুলিতে ডুব দেয় না। এটি রৈখিক মডেল, পারসেপ্টরন, ফিড-ফরোয়ার্ড, নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ এবং আরও অনেক কিছুর মতো মৌলিক বিষয়গুলি শেখার সাথে শুরু হয়। লেখক ব্যবহারিক উদাহরণ সহ এই মৌলিক উপাদানগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য একটি গাণিতিক পদ্ধতি ব্যবহার করেছেন।

লেখক: সৌম্য বজ্জালা, বোধিসত্ত্ব মজুমদার, অনুজ গুপ্ত এবং হর্ষিত সুরানা

লিঙ্ক: ব্যবহারিক প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ 

সুতরাং আপনি বক্তৃতা এবং ভাষা বুঝতে পেরেছেন, আপনি পরিসংখ্যানগত NLP কভার করেছেন, তারপর NLP-তে প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি দেখেছেন। শেষ যে জিনিসটি সম্পর্কে আপনাকে শিখতে হবে তা হল NLP এর ব্যবহারিক ব্যবহার। 

এই বইটি বাস্তব জগতে কীভাবে NLP ব্যবহার করা হয়, NLP মডেলের পাইপলাইন, এবং টেক্সট ডেটা এবং ChatGPT-এর মতো চ্যাটবট ব্যবহার করার ক্ষেত্রে আরও অনেক কিছুর মধ্য দিয়ে যায়। এই বইটিতে আপনি শিখবেন কীভাবে NLP বিভিন্ন খাতে যেমন খুচরা, স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ এবং আরও অনেক কিছুতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বিভিন্ন সেক্টরের সাথে, আপনি প্রতিটির জন্য NLP পাইপলাইন কীভাবে কাজ করে তা পরিমাপ করতে সক্ষম হবেন এবং কীভাবে এটি নিজের জন্য ব্যবহার করবেন তা বের করতে সক্ষম হবেন। 

এই নিবন্ধটির লক্ষ্য এবং প্রবাহ ছিল আপনাকে 5টি বিনামূল্যের বই সরবরাহ করা যা আমি মনে করি অপরিহার্য এবং আপনার এনএলপি ক্যারিয়ার বা অধ্যয়নকে উপকৃত করবে। যদিও আমি এটি একটি কাঠামো বিন্যাসে করেছি, আমি আশা করি প্রতিটি বই আপনার অধ্যয়নকে পরবর্তী স্তরে নিয়ে যাবে।

যদি অন্য কোনো বিনামূল্যের এনএলপি বই থাকে যা আপনি বিশ্বাস করেন যে অন্যরা উপকৃত হবে, অনুগ্রহ করে সেগুলি মন্তব্যে ড্রপ করুন!
 
 
নিশা আর্য একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট, ফ্রিল্যান্স টেকনিক্যাল রাইটার এবং KDnuggets-এর কমিউনিটি ম্যানেজার। তিনি বিশেষ করে ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ার পরামর্শ বা টিউটোরিয়াল এবং ডেটা সায়েন্সের আশেপাশে তত্ত্ব ভিত্তিক জ্ঞান প্রদানে আগ্রহী। তিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানব জীবনের দীর্ঘায়ু লাভ করতে পারে এমন বিভিন্ন উপায় অন্বেষণ করতে চান। একজন প্রখর শিক্ষার্থী, তার প্রযুক্তি জ্ঞান এবং লেখার দক্ষতা প্রসারিত করতে চাচ্ছে, অন্যদের গাইড করতে সাহায্য করার সময়।
 

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো কেডনুগেটস

KDnuggets™ News 21:n17, মে 5: Charticulator: Microsoft Research ওপেন-সোর্স গেম-চেঞ্জিং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্ল্যাটফর্ম; বাস্তব বিশ্বের সমস্যা পূর্বাভাস এবং প্রতিরোধ করার জন্য ডেটা বিজ্ঞান

উত্স নোড: 841122
সময় স্ট্যাম্প: 5 পারে, 2021