• Zaawansowane techniki przetwarzania języka...

Symbol: 9788328920484
100.09
szt.
Program lojalnościowy dostępny jest tylko dla zalogowanych klientów.
Wysyłka w ciągu 24-48h
Cena przesyłki 14.99
Paczkomaty InPost 14.99
Kurier 15.99
Dostępność 5 szt.
EAN 9788328920484

Płatność AutoPay/wpłata na konto

Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie Uczenie maszynowe i duże modele językowe rewolucjonizują biznes i nasze codzienne życie. Potencjał tych innowacji jest trudny do oszacowania: modele LLM stały się wiodącym trendem w tworzeniu aplikacji i analizie danych. Integrowanie zaawansowanych modeli z systemami produkcyjnymi bywa jednak często wymagającym, a nawet niewdzięcznym zadaniem. Na szczęście dzięki tej książce poradzisz sobie z takimi wyzwaniami! Najpierw zapoznasz się z matematycznymi podstawami algorytmów ML i NLP. Zaznajomisz się również z ogólnymi technikami uczenia maszynowego i dowiesz się, w jakim stopniu dotyczą one dużych modeli językowych. Kolejnym zagadnieniem będzie przetwarzanie danych tekstowych, w tym metody przygotowywania tekstu do analizy, po czym przyswoisz zasady klasyfikowania tekstu. Ponadto poznasz zaawansowane aspekty teorii, projektowania i stosowania LLM, wreszcie przyszłe trendy w NLP. Aby zdobyć praktyczne umiejętności, będziesz ćwiczyć na przykładach rzeczywistych zagadnień biznesowych i rozwiązań NLP. W książce: podstawy matematyczne uczenia maszynowego i NLP zaawansowane techniki przetwarzania wstępnego i analizy danych tekstowych projektowanie systemów ML i NLP w Pythonie przetwarzanie tekstu z użyciem metod uczenia głębokiego modele LLM i ich implementacja w różnych aplikacjach AI trendy w NLP i potencjał tej technologii Odkryj przyszłe trendy w NLP widziane oczami ekspertów!

Autor:
Lior Gazit, Meysam Ghaffari, Asha Saxena (forewor
Wydawnictwo:
Helion
Rok wydania:
2025
Oprawa:
broszurowa
Stron:
320
Nie ma jeszcze komentarzy ani ocen dla tego produktu.
Podpis
E-mail
Zadaj pytanie
  • Producenci
  • Sklep zamknięty

Przerwa techniczna.