5 Buku Gratis Tentang Pemrosesan Bahasa Alami Untuk Dibaca Pada Tahun 2023 - KDnuggets

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

5 Buku Gratis tentang Pemrosesan Bahasa Alami untuk Dibaca pada tahun 2023
Gambar oleh Penulis

Sebelum hype seputar model bahasa besar (LLM), NLP sedang dibangun tetapi mengalami kemajuan dalam mengintai. Sekarang telah mengalami revolusi sejak rilis LLM seperti ChatGPT. LLM telah terbukti memahami serta menghasilkan teks mirip manusia. Model seperti ChatGPT, Google Bard, dan lainnya telah dilatih pada data teks volume tinggi dalam arsitektur jaringan saraf yang dalam.

Tapi bagaimana model ini memahami manusia dengan tepat, serta menghasilkan tanggapan seperti manusia? NLP. Subbidang kecerdasan buatan yang membantu model memproses, memahami, dan menampilkan bahasa manusia. Mereka biasanya dilatih pada tugas-tugas seperti prediksi kata berikutnya yang memungkinkan mereka membangun ketergantungan kontekstual dan kemudian mampu menghasilkan keluaran yang relevan. Bidang NLP memiliki aplikasi lanjutan seperti chatbots, peringkasan teks, dan banyak lagi.

Ada beberapa masalah etika seputar LLM dan biasnya dalam pembuatan teks, memicu penelitian lebih lanjut tentang NLP dan penggunaannya dalam aplikasi LLM. Meskipun kekhawatiran dan tantangan ini saat ini sedang ditangani, dengan dampak model LLM seperti ChatGPT terhadap dunia – tampaknya mereka tetap ada dan memahami NLP akan sangat penting.

Jika Anda ingin memahami lebih lanjut tentang LLM, Anda perlu belajar tentang NLP. Pada artikel ini, saya akan membahas 5 buku GRATIS yang perlu Anda baca di tahun 2023 untuk memahami NLP dengan lebih baik.

Penulis: Dan Jurafsky dan James H. Martin

link: Pemrosesan Pidato dan Bahasa

Ditulis oleh dua profesor universitas, buku Speech and Language Processing ini memberi Anda pengantar yang komprehensif tentang dunia NLP. Itu dipecah menjadi 3 bagian: Algoritma Dasar untuk NLP, Aplikasi NLP, dan Struktur Linguistik Anotasi. Bagian pertama sangat penting bagi pemula untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang apa itu NLP, dasar-dasarnya dengan contoh-contoh yang menguraikannya. Anda akan menemukan berbagai topik seperti semantik, sintaksis, dan banyak lagi.

Jika bidang NLP baru bagi Anda atau Anda ingin beralih ke bidang tersebut, saya sangat yakin buku ini akan sangat bermanfaat bagi pembelajaran individu. Seperti yang ditulis oleh para profesor, contoh-contoh praktis membantu pembaca memahami konsep jauh lebih baik daripada buku teoretis murni.

Penulis: Christopher D. Manning dan Hinrich Schütze

link: Dasar-dasar Pemrosesan Bahasa Alami Statistik

Jika Anda seorang profesional data, atau di dunia kecerdasan buatan – Anda akan tahu betapa pentingnya statistik bagi lapangan. Beberapa percaya bahwa Anda tidak memerlukan pemahaman yang tinggi tentang sektor ini, namun saya yakin ini penting karena akan membuat perjalanan profesional data Anda jauh lebih lancar.

Ketika Anda memiliki dasar yang baik tentang bidang NLP, Anda mungkin berpikir langkah selanjutnya adalah mempelajari tentang algoritme. Sebelum itu, Anda akan ingin mempelajari lebih lanjut tentang dasar matematika bahasa. Buku ini tidak hanya dimulai dengan dasar-dasar NLP, tetapi juga menyelami aspek matematika seperti ruang probabilitas, teorema bayes, varians, dan banyak lagi.

Penulis: Christopher M.Uskup

link: Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin

Cara terbaik untuk memahami kinerja model adalah dengan memahami cara kerja model, rangkaian pemikirannya, pengenalan pola, dan mengapa model menghasilkan apa yang dilakukannya. Pengenalan pola adalah proses membedakan data berdasarkan kriteria yang ditetapkan yang dilakukan oleh algoritme khusus. Ini memungkinkan pembelajaran dan memungkinkan ruang untuk perbaikan, yang membuatnya sangat penting untuk algoritme pembelajaran mesin dan kinerjanya.

Setiap bab memiliki latihan di bagian akhir yang telah dipilih untuk menjelaskan setiap konsep dengan lebih baik kepada pembaca. Penulis menyimpan konten matematika seminimal mungkin untuk membantu pembaca memahami pemahaman yang lebih baik, namun perlu dicatat bahwa akan bermanfaat untuk memiliki pemahaman yang baik tentang kalkulus, aljabar linier, dan teori probabilitas untuk memahami pengenalan pola dan teknik pembelajaran mesin.

Penulis: Yoav Goldberg

link: Metode Neural Network di NLP

Saat melihat pertumbuhan NLP, kita dapat mengatakan bahwa jaringan saraf telah memainkan peran besar. Jaringan saraf telah memberikan model NLP pemahaman yang lebih baik tentang bahasa manusia, memungkinkan mereka untuk memprediksi kata-kata dan mengelompokkan berbagai topik yang tidak dipratinjau kepada mereka selama wajah pembelajaran mereka.

Buku ini tidak langsung menyelami seluk beluk jaringan saraf. Ini dimulai dengan mempelajari dasar-dasar seperti model linier, perceptron, feed-forward, pelatihan jaringan saraf, dan banyak lagi. Penulis telah menggunakan pendekatan matematis untuk menjelaskan unsur-unsur fundamental ini beserta contoh-contoh praktisnya.

Penulis: Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, dan Harshit Surana

link: Pemrosesan Bahasa Alami Praktis

Jadi Anda telah memahami ucapan dan bahasa, Anda telah membahas NLP statistik, lalu melihat pengenalan pola dan jaringan saraf di NLP. Hal terakhir yang perlu Anda pelajari adalah penggunaan praktis NLP.

Buku ini membahas bagaimana NLP digunakan di dunia nyata, alur model NLP, dan lebih banyak lagi tentang data teks dan kasus penggunaan, seperti Chatbots seperti ChatGPT. Dalam buku ini Anda akan belajar bagaimana NLP dapat digunakan di berbagai sektor seperti retail, kesehatan, keuangan, dan lainnya. Dengan berbagai sektor, Anda akan dapat mengukur cara kerja pipa NLP untuk masing-masing sektor, dan dapat mengetahui cara menggunakannya sendiri.

Tujuan dan aliran artikel ini adalah untuk memberi Anda 5 buku gratis yang menurut saya penting dan akan bermanfaat bagi karier atau studi NLP Anda. Meskipun saya melakukannya dalam format terstruktur, saya berharap setiap buku memantul dari yang lain membawa pelajaran Anda ke tingkat berikutnya.

Jika ada buku NLP GRATIS lainnya yang menurut Anda akan bermanfaat bagi orang lain, silakan tulis di komentar!

Nisa Arya adalah Ilmuwan Data, Penulis Teknis Lepas, dan Manajer Komunitas di KDnuggets. Dia sangat tertarik untuk memberikan nasihat atau tutorial karir Ilmu Data dan pengetahuan berbasis teori seputar Ilmu Data. Dia juga ingin menjelajahi berbagai cara Kecerdasan Buatan bermanfaat bagi umur panjang kehidupan manusia. Seorang pembelajar yang tajam, berusaha memperluas pengetahuan teknologi dan keterampilan menulisnya, sambil membantu membimbing orang lain.