Книга: «Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио». Data Mining.. Data Mining. language models.. Data Mining. language models. llm.. Data Mining. language models. llm. python.. Data Mining. language models. llm. python. анализ.. Data Mining. language models. llm. python. анализ. Блог компании Издательский дом «Питер».. Data Mining. language models. llm. python. анализ. Блог компании Издательский дом «Питер». данные.. Data Mining. language models. llm. python. анализ. Блог компании Издательский дом «Питер». данные. искусственный интеллект.. Data Mining. language models. llm. python. анализ. Блог компании Издательский дом «Питер». данные. искусственный интеллект. книга.. Data Mining. language models. llm. python. анализ. Блог компании Издательский дом «Питер». данные. искусственный интеллект. книга. книги по программированию.. Data Mining. language models. llm. python. анализ. Блог компании Издательский дом «Питер». данные. искусственный интеллект. книга. книги по программированию. Машинное обучение.. Data Mining. language models. llm. python. анализ. Блог компании Издательский дом «Питер». данные. искусственный интеллект. книга. книги по программированию. Машинное обучение. Профессиональная литература.

Книга: «Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио» - 1

Привет, Хаброжители!

Большие языковые модели (LLM) позволяют оптимизировать и ускорить решение практически любой задачи в области анализа данных. Освойте методы для анализа больших массивов текстовых, табличных и графовых данных, изображений, видео и многого другого с помощью понятных запросов на естественном языке и нескольких строк кода на Python.

В книге доцент Корнеллского университета Иммануэль Труммер демонстрирует, как интегрировать генеративный ИИ в повседневную работу специалиста по данным. Благодаря серии увлекательных проектов вы познакомитесь с библиотекой OpenAI для Python, такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, а также моделями от Anthropic, Cohere и Hugging Face. Научитесь использовать ИИ для получения структурированных и неструктурированных данных, анализа звука и изображений, а также для оптимизации затрат и повышения качества процесса анализа данных.

Что внутри

классификация, кластеризация, преобразование и анализ мультимодальных данных;
создание интерфейсов запросов на естественном языке для работы со структурированными источниками данных;
создание агентов на основе LLM для автономного анализа данных;
промпт-инжиниринг и настройка моделей.

Кому следует прочитать эту книгу

Кем бы вы ни были — разработчиком программного обеспечения, специалистом по работе с данными или любителем, интересующимся этой сферой, — эта книга для вас, если вы хотите использовать мощные возможности больших языковых моделей для выполнения различных видов анализа данных.

Предварительный опыт работы с языковыми моделями не требуется, так как в книге изложены все основы. Однако полезно иметь опыт программирования на Python, хотя бы на базовом уровне, поскольку примеры взаимодействия с моделями приведены именно на этом языке.

«Весьма содержательная и практическая книга. Настоятельно рекомендую!»

— Орен Этциони, Институт искусственного интеллекта Аллена

«Глубоко исследует интереснейшие области, которые другие книги обходят стороной. Позволит вам быстро подняться на новый уровень».

— Эндрю Карр, Cartwheel

«Поможет сделать LLM незаменимым инструментом для обработки любых данных и извлечения полезных сведений».

— Адитья Парамесваран, Калифорнийский университет в Беркли

«Ценный источник знаний для желающих использовать LLM в анализе мультимодальных данных».

— Сумит Бхаттачарья, TELUS Health

Об авторе

Книга: «Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио» - 2

Иммануэль Труммер

— доцент факультета компьютерных наук Корнеллского университета. Область его исследований находится на пересечении анализа данных и машинного обучения. В частности, он занимается изучением применения больших языковых моделей в сфере анализа данных, что привело к появлению ряда публикаций, отмеченных наградами, и к сотрудничеству с компаниями. Его видеоуроки набрали более миллиона просмотров на YouTube. Помимо работы с языковыми моделями, Иммануэль любит играть на скрипке, исследует живописные уголки северной части штата Нью-Йорк и старается проводить как можно больше времени со своей семьей.

Ознакомиться с оглавлением