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

Lior Gazit, Meysam Ghaffari

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!

Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python

John Hearty

Uczenie maszynowe przyczyniło się do powstania wielu innowacyjnych technologii. Pojazdy autonomiczne, mechanizmy rozpoznawania obrazów, badania genetyczne, a także dynamiczne dostosowywanie prezentowanych treści do preferencji odbiorcy to tylko niektóre przykłady. Możliwości związane z rozwojem tych technik sprawiają, że analityka danych i zaawansowane uczenie maszynowe stają się wyjątkowo cenną wiedzą. Dotyczy to szczególnie nowatorskich technik analizy danych, takich jak głębokie uczenie, algorytmy częściowo nadzorowane i metody zespołowe. Niniejsza książka jest przystępnie napisanym podręcznikiem, dzięki któremu poznasz niektóre zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Szczególną uwagę poświęcono tu algorytmom uczenia maszynowego: zostały dokładnie wyjaśnione, opisano ich zastosowanie oraz topologię, metody uczenia i miary wydajności. Każdy rozdział uzupełniono o wykaz źródeł, pomocny w dalszym zgłębianiu tematu. Dodatkowo przedstawiono wiele cennych wskazówek dotyczących specyfiki pracy analityka danych. Do prezentacji przykładów wybrano język Python z uwagi na jego wszechstronność, elastyczność, prostotę oraz możliwość stosowania do specjalistycznych zadań. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: identyfikacja struktur i wzorców w zbiorach danych stosowanie sieci neuronowych praca z językiem naturalnym modele zespołowe i poprawa ich elastyczności narzędzia uczenia maszynowego w Pythonie Zaawansowane uczenie maszynowe — poznaj algorytmy przyszłości! John Hearty — jest autorytetem w dziedzinie analityki danych i inżynierii infrastruktury. Przez pewien czas zajmował się modelowaniem zachowań gracza i infrastrukturą dużych zbiorów danych w Microsofcie. Ważniejszymi jego projektami były modelowanie umiejętności gracza w grach asymetrycznych i modele segmentacji graczy mające na celu zindywidualizowanie rozgrywki. Obecnie Hearty jest niezależnym ekspertem, szczególnie cenionym przez zespoły zajmujące się eksploracją danych. W wolnym czasie tworzy modele uczenia maszynowego w Pythonie.

Zaufanie do systemów sztucznej inteligencji

Marek Jakubiak, Paweł Stacewicz

W prezentowanym wyborze tekstów zagadnienie zaufania podjęto w sposób możliwie aktualny i wszechstronny. Odnosi się to zarówno do kwestii ogólnych, wręcz filozoficznych, związanych z narzuceniem na sposób działania maszyn pewnych norm, które od wieków postulują etycy (np. Arystoteles); jak również do kwestii bardzo szczegółowych, osadzonych w kontekście bieżących zastosowań. W obszarze zastosowań uwypuklono kwestie tak różnorodne, jak zaufanie do systemów SI wspomagających edukację, projektowanie bezpiecznych miast przyszłości (tzw. smart cities) czy zaufanie do programów i systemów usprawniających funkcjonowanie różnego rodzaju organizacji. Spośród wielu czynników wzmacniających zaufanie do sztucznej inteligencji szczególny nacisk położono na dwa - skuteczność systemu połączoną z bezpieczeństwem użytkowników oraz jego poznawczą przejrzystość połączoną z umiejętnością zrozumiałego dla człowieka wyjaśniania podejmowanych przez system decyzji. Konkluzje autorów nie są jednolite. Niektórzy są optymistami, przekonując, że nawet najbardziej rozwinięta sztuczna inteligencja pozostanie czymś na kształt kontrolowanej przez człowieka "mechanicznej lalki". Inni są bardziej sceptyczni, licząc się z możliwością zaistnienia systemów sztucznych, które przypominają bardziej "mroczne widmo" - czyli skrajnie niebezpieczny dla człowieka artefakt, zdolny do przejęcia nad nim fizycznej i psychicznej kontroli.

Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego

Russell Jurney

Duże zbiory danych dla każdego! W dobie Big Data klasyczne podejście do analizy danych nie przynosi już pożądanych wyników. Skuteczna analiza gigantycznych zbiorów informacji, wyciąganie interesujących wniosków i prezentowanie ich w przejrzystej formie użytkownikowi wymagają mnóstwa czasu i środków. Zastanawiasz się, jak podejść do tego problemu, by zminimalizować ryzyko niepowodzenia? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta fantastyczna książka. Dzięki niej dowiesz się, jak zaprząc platformę Hadoop do własnych celów. Skorzystasz z prostych narzędzi, takich jak język Python, biblioteka D3.js oraz Apache Pig, i zastosujesz zwinne podejście do problemu, by osiągnąć zaskakujące efekty. Ponadto przekonasz się, jak łatwo można publikować dane w MongoDB, stosować wyszukiwarkę ElasticSearch oraz wykorzystać potencjał chmur obliczeniowych. Nauczysz się także wizualizować dane na wykresach, prognozować oraz podejmować właściwe działania. Książka ta jest doskonałą lekturą dla wszystkich osób stojących przed problemem skutecznej pracy z ogromnymi zbiorami danych. Dzięki tej książce: poznasz najlepsze narzędzia do przetwarzania zbiorów danych wykorzystasz możliwości języka Python sprawdzisz możliwości chmur obliczeniowych błyskawicznie wyszukasz dane za pomocą ElasticSearch zwizualizujesz dane z użyciem D3.js Zwinnie rozwiąż problemy z dużymi zbiorami danych! „Przy tak dużej popularności zagadnień Big Data i Data Science, lektura praktycznego instruktażu budowy aplikacji analitycznych jest mocno odświeżająca. Russel Jurney wprowadza nas, małymi porcjami implementacji, w swoją filozofię zwinności w dziedzinie analizy i aplikacyjnego wykorzystywania danych.” Mat Kelcey, matpalm.com