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!