- BrainTools - https://www.braintools.ru -

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 [1] 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 [2] 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
— доцент факультета компьютерных наук Корнеллского университета. Область его исследований находится на пересечении анализа данных и машинного обучения [3]. 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.

















Приобрести книгу «Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио» можно на нашем сайте. [4]
По факту оплаты бумажной версии книги на e‑mail высылается электронная книга.
Для Хаброжителей действует скидка 25% по промокоду — LLM
Автор: ph_piter
Источник [5]
Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru
Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/32123
URLs in this post:
[1] опыт: http://www.braintools.ru/article/6952
[2] интеллекта: http://www.braintools.ru/article/7605
[3] обучения: http://www.braintools.ru/article/5125
[4] на нашем сайте.: https://www.piter.com/collection/all/product/analiz-dannyh-s-llm-tekst-tablitsy-izobrazheniya-i-audio?utm_source=habr&utm_campaign=habr_analiz_dannyh_s_llm__tekst__tablicy__izobrazheniya_i_audio&utm_term=analiz-dannyh
[5] Источник: https://habr.com/ru/companies/piter/articles/1050570/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1050570
Нажмите здесь для печати.