Practical Solutions for Modern NLP Challenges
Idioma: inglés
Editorial: Apress Jan 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware -Large Language Models (LLMs) have revolutionized Natural Language Processing (NLP), enabling advanced applications such as machine translation, text summarization, and sentiment analysis. This book serves as a comprehensive guide for data scientists, machine learning engineers, and developers, offering foundational theory and practical skills to harness the power of LLMs for real-world problems. From understanding the fundamentals of LLMs to deploying them in cloud and open-source environments, this book equips readers with the essential knowledge to excel in modern NLP.The book takes a hands-on approach, guiding readers through the end-to-end deployment of LLMs-from data collection and preprocessing to model training, evaluation, and real-time inference. Using popular frameworks like Amazon SageMaker and Hugging Face Transformers, you'll explore practical tasks such as text generation, classification, and named entity recognition. Additionally, it delves into industry use cases like customer support chatbots and content generation while addressing emerging trends, scaling techniques, and ethical considerations like bias and fairness in AI. This is your ultimate resource for mastering LLMs in production-ready environments.You Will: Learn to implement cutting-edge NLP tasks such as text generation, sentiment analysis, and named entity recognition using AWS services and open-source tools like Hugging Face. Understand best practices for scaling and maintaining NLP models in production, focusing on real-time performance, monitoring, and iterative improvements. Practice techniques for training and optimizing LLMs, covering data preprocessing, hyperparameter tuning, and evaluation strategies.This book is for: Data scientists, Machine learning engineers, and developers 568 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9798868820557
- Título
- Practical Solutions for Modern NLP Challenges
- Autor
- Venkata Gunnu
- Editorial
- Apress Jan 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798868820557
- Peso del artículo
- 1054 gramos
- Dimensiones
- 254x178x31 mm
Large Language Models (LLMs) have revolutionized Natural Language Processing (NLP), enabling advanced applications such as machine translation, text summarization, and sentiment analysis. This book serves as a comprehensive guide for data scientists, machine learning engineers, and developers, offering foundational theory and practical skills to harness the power of LLMs for real-world problems. From understanding the fundamentals of LLMs to deploying them in cloud and open-source environments, this book equips readers with the essential knowledge to excel in modern NLP.
The book takes a hands-on approach, guiding readers through the end-to-end deployment of LLMs—from data collection and preprocessing to model training, evaluation, and real-time inference. Using popular frameworks like Amazon SageMaker and Hugging Face Transformers, you’ll explore practical tasks such as text generation, classification, and named entity recognition. Additionally, it delves into industry use cases like customer support chatbots and content generation while addressing emerging trends, scaling techniques, and ethical considerations like bias and fairness in AI. This is your ultimate resource for mastering LLMs in production-ready environments.
You Will:
- Learn to implement cutting-edge NLP tasks such as text generation, sentiment analysis, and named entity recognition using AWS services and open-source tools like Hugging Face.
- Understand best practices for scaling and maintaining NLP models in production, focusing on real-time performance, monitoring, and iterative improvements.
- Practice techniques for training and optimizing LLMs, covering data preprocessing, hyperparameter tuning, and evaluation strategies.
This book is for:
Data scientists, Machine learning engineers, and developers
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Anvesh currently serves as a VP, Sr Lead ML engineer (LLM) at JP Morgan Chase, specializing in NLP applications. With a fervent advocacy for data science and artificial intelligence, he boasts 11+ years in IT and 9 years of experience in the Analytics field executed predictive and prescriptive solutions. Holding a master’s degree from Oklahoma State University, he majored in data mining, following his bachelor’s in computer science from JNTU University in India. Originating from South India, he commenced his career as a Software Engineer, catering to esteemed Fortune 500 clients such as GE, Cisco, and Tech Mahindra. Additionally, he aided stakeholders in capitalizing on the true value of AI & ML using actionable data insights and was responsible for overseeing the design of ML.
Venkat Gunnu is a Senior Executive Director of Knowledge Management and Innovation at JPM Chase. He is an executive with a successful background crafting enterprise-wide data and data science solutions, GenAI, process improvements, and data and data science-centric products.
Shubham is a Software Engineer with expertise in machine learning, cloud technologies, and AI-powered solutions. I have experience developing and optimizing systems like Retrieval-Augmented Generation (RAG) models, integrating AI technologies like ChatGPT and Mistral for smarter, real-time information retrieval.
Jayanth is a seasoned Machine Learning Engineer with 12 years of experience, specializing in Python programming, large language models (LLM), ModelOps, and automation technologies. With a strong background in deploying and optimizing machine learning models, he excels in creating efficient workflows that streamline the model lifecycle from development to production.
Sundar Krishnan is seasoned Data Science leader with over 12 years of experience. As a Senior Manager at CVS Health, he oversees Data Science and Data Engineering teams, driving healthcare products to enhance member health outcomes.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Books-by-Floh, Paderborn, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.