Marcin Mazureknarzędzia online · artykuły · księgarniaRSS
Okładka: Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w PythonieTylna okładka: Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie

Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie

Autor: Lior Gazit, Meysam Ghaffari

Tłumacz: Grzegorz Werner

ostatnie sztuki

Helion

57,84 zł 89,00 zł -35%

Kup w księgarni Helion

Czytaj fragmentPobierz PDF

Kategorie
Deep Learning, Machine Learning, NLP
Wydawca
Helion
Rodzaj
książka
Format
165x235
Oprawa
miękka
Stron
320
Data wydania
2025-03-18
ISBN
978-83-289-2048-4
Tytuł oryginału
Mastering NLP from Foundations to LLMs: Apply advanced rule-based techniques to LLMs and solve real-world business problems using Python

Fragment książki — 30 stron

Kliknij stronę, żeby powiększyć. Całość możesz przeczytać online albo pobrać jako PDF. Fragment udostępniony przez wydawcę.

  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 1 z 301
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 2 z 302
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 3 z 303
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 4 z 304
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 5 z 305
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 6 z 306
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 7 z 307
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 8 z 308
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 9 z 309
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 10 z 3010
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 11 z 3011
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 12 z 3012
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 13 z 3013
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 14 z 3014
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 15 z 3015
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 16 z 3016
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 17 z 3017
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 18 z 3018
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 19 z 3019
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 20 z 3020
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 21 z 3021
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 22 z 3022
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 23 z 3023
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 24 z 3024
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 25 z 3025
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 26 z 3026
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 27 z 3027
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 28 z 3028
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 29 z 3029
  • Fragment „Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie” — strona 30 z 3030

Opis

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!

Linki do księgarni są linkami partnerskimi Grupy Helion i Księgarni PWN (przez sieć Adtraction). Ceny i dostępność pochodzą z oferty wydawcy i mogą się zmienić.