5년에 읽을 자연어 처리에 관한 무료 도서 2023권 - KDnuggets

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5년에 읽을 자연어 처리에 관한 2023권의 무료 도서
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대규모 언어 모델(LLM)에 대한 과대 광고 이전에 NLP는 구축 중이었지만 잠복해 진행되고 있었습니다. 이제 ChatGPT와 같은 LLM이 출시된 이후로 혁신을 이루었습니다. LLM은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 것으로 나타났습니다. ChatGPT, Google Bard 등과 같은 모델은 심층 신경망 아키텍처 내에서 대량의 텍스트 데이터에 대해 학습되었습니다.

그러나 이러한 모델은 어떻게 인간을 정확하게 이해하고 인간과 같은 응답을 출력합니까? 자연어 처리 모델이 인간의 언어를 처리, 이해 및 출력하도록 돕는 인공 지능의 하위 분야입니다. 일반적으로 다음 단어 예측과 같은 작업에 대해 교육을 받아 컨텍스트 종속성을 구축한 다음 관련 출력을 생성할 수 있습니다. NLP 분야에는 챗봇, 텍스트 요약 등과 같은 고급 애플리케이션이 있습니다.

LLM과 텍스트 생성의 편견에 대한 윤리적 우려가 있어 NLP에 대한 추가 연구와 LLM 응용 프로그램에서의 사용이 촉발되었습니다. 이러한 우려와 과제가 현재 해결되고 있지만 ChatGPT와 같은 LLM 모델이 전 세계에 미친 영향으로 인해 NLP를 이해하는 것이 필수적일 것입니다.

LLM에 대해 더 알고 싶다면 NLP에 대해 알아야 합니다. 이 기사에서는 NLP를 더 잘 이해하기 위해 5년에 읽어야 할 2023권의 무료 책을 살펴볼 것입니다.

저자 : 댄 주라프스키와 제임스 H. 마틴

링크 : 음성 및 언어 처리

두 명의 대학 교수가 쓴 이 음성 및 언어 처리 책은 NLP의 세계에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. NLP를 위한 기본 알고리즘, NLP 응용 프로그램 및 언어 구조에 주석 달기의 3개 섹션으로 나뉩니다. 첫 번째 섹션은 초보자가 NLP가 무엇인지, 이를 분석하는 예제와 함께 그 기초를 더 잘 이해하는 데 필수적입니다. 의미론, 구문 등과 같은 다양한 주제를 접하게 될 것입니다.

NLP 분야가 처음이거나 해당 분야로 전환하고 싶다면 이 책이 개인의 학습에 매우 도움이 될 것이라고 진심으로 믿습니다. 교수들이 쓴 책인 만큼 이론적인 책보다 실제 사례를 통해 독자들이 개념을 훨씬 더 잘 이해할 수 있다.

저자 : 크리스토퍼 D. 매닝과 힌리히 쉬체

링크 : 통계적 자연어 처리의 기초

당신이 데이터 전문가이거나 인공 지능의 세계에 있다면 통계가 현장에서 얼마나 중요한지 알게 될 것입니다. 어떤 사람들은 해당 분야에 대한 높은 이해가 필요하지 않다고 생각하지만 데이터 전문가 여정을 훨씬 원활하게 만들어주기 때문에 중요하다고 생각합니다.

NLP 분야에 대한 좋은 기초가 있다면 다음 단계는 알고리즘에 대해 배우는 것이라고 생각할 수 있습니다. 그 전에 언어의 수학적 기초에 대해 더 많이 배우고 싶을 것입니다. 이 책은 NLP의 기초부터 시작할 뿐만 아니라 확률 공간, 베이즈 정리, 분산 등과 같은 수학적 측면까지 파고듭니다.

저자: 크리스토퍼 M. 비숍

링크 : 패턴 인식 및 기계 학습

모델의 성능을 이해하는 가장 좋은 방법은 모델이 작동하는 방식, 생각의 흐름, 패턴 인식 및 수행하는 작업을 출력하는 이유를 이해하는 것입니다. 패턴 인식은 특수한 알고리즘에 의해 수행되는 정해진 기준에 따라 데이터를 구별하는 과정입니다. 패턴 인식은 학습을 가능하게 하고 개선의 여지를 허용하므로 기계 학습 알고리즘과 그 성능에 매우 중요합니다.

각 장 끝에는 각 개념을 독자에게 더 잘 설명하기 위해 선택한 연습 문제가 있습니다. 저자는 독자의 이해를 돕기 위해 수학적 내용을 최소한으로 유지했지만 패턴 인식과 기계 학습 기술을 이해하기 위해서는 미적분학, 선형 대수학 및 확률 이론을 잘 이해하는 것이 도움이 될 것이라는 점에 유의하십시오.

저자: 요아브 골드버그

링크 : NLP의 신경망 방법

NLP의 성장을 살펴보면 신경망이 큰 역할을 했다고 말할 수 있습니다. 신경망은 인간 언어를 더 잘 이해할 수 있는 NLP 모델을 제공하여 단어를 예측하고 학습하는 동안 미리 보지 못한 다양한 주제를 분류할 수 있습니다.

이 책은 신경망에 대해 곧바로 자세히 다루지는 않습니다. 선형 모델, 퍼셉트론, 피드 포워드, 신경망 훈련 등과 같은 기본 사항을 배우는 것으로 시작합니다. 저자는 실용적인 예와 함께 이러한 기본 요소를 설명하기 위해 수학적 접근 방식을 사용했습니다.

저자 : Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta 및 Harshit Surana

링크 : 실용적인 자연어 처리

따라서 음성과 언어를 이해하고 통계적 NLP를 다룬 다음 NLP의 패턴 인식 및 신경망을 살펴보았습니다. 마지막으로 배워야 할 것은 NLP의 실제 사용입니다.

이 책은 NLP가 실제 세계에서 어떻게 사용되는지, NLP 모델의 파이프라인, ChatGPT와 같은 챗봇과 같은 텍스트 데이터 및 사용 사례에 대해 자세히 설명합니다. 이 책에서는 소매, 의료, 금융 등과 같은 다양한 분야에서 NLP를 사용하는 방법을 배웁니다. 서로 다른 섹터를 사용하면 각각에 대해 NLP 파이프라인이 어떻게 작동하는지 측정하고 이를 사용하는 방법을 알아낼 수 있습니다.

이 기사의 목적과 흐름은 NLP 경력이나 연구에 필수적이며 도움이 될 5권의 무료 책을 제공하는 것이었습니다. 비록 구조적인 형식으로 하긴 했지만, 각 책이 다른 책과 잘 맞물려 여러분의 공부를 다음 단계로 끌어올리길 바랍니다.

다른 사람들이 도움이 될 만한 다른 무료 NLP 책이 있다면 댓글에 남겨주세요!

니샤 아리아 KDnuggets의 데이터 과학자, 프리랜서 기술 작가 및 커뮤니티 관리자입니다. 그녀는 특히 데이터 과학 경력 조언 또는 데이터 과학에 대한 자습서 및 이론 기반 지식을 제공하는 데 관심이 있습니다. 그녀는 또한 인공 지능이 인간의 수명에 도움이 되는 다양한 방식을 탐구하고자 합니다. 기술 지식과 작문 기술을 넓히고 다른 사람을 안내하는 데 도움을 주고자 하는 예리한 학습자.