
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 Корнельского 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 исполь
В книге доцент Корнельского 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 исполь
- -17%
Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио
Купил 1 человек
Описание и характеристики
В книге доцент Корнельского 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.
5 причин купить эту книгу:
- 1. Мультимодальный анализ текстовых, табличных, графовых данных, а также изображений, видео и аудиофайлов.
- 2. Серия практических мини-проектов для разработки реальных аналитических приложений.
- 3. Освоение библиотеки Open AI для Python и современных фреймворков LangChain и LlamaIndex.
- 4. Техники промпт-инжиниринга и методы дообучения моделей для получения точных результатов.
- 5. Технологии разработки автономных агентов на базе LLM для независимого анализа данных.
- Тип обложки Мягкий переплёт
- Кол-во стр. 256
- Вес 414 г
- Год издания 2026
- Издательство Питер
- Серия Библиотека программиста
- Автор Иммануэль Труммер
- Тип бумаги Офсет
- Размер 1.3x16.5x23.3
- ID товара 3169917
- ISBN 978-5-4461-4505-8
- Возрастное ограничение 16+