Привет, Хаброжители!

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 Корнеллского 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.

Что внутри

• классификация, кластеризация, преобразование и анализ мультимодальных данных;

• создание интерфейсов запросов на естественном языке для работы со структурированными источниками данных;

• создание агентов на основе LLM для автономного анализа данных;

• промпт-инжиниринг и настройка моделей.

Кому следует прочитать эту книгу

Кем бы вы ни были — разработчиком программного обеспечения, специалистом по работе с данными или любителем, интересующимся этой сферой, — эта книга для вас, если вы хотите использовать мощные возможности больших языковых моделей для выполнения различных видов анализа данных.

Предварительный опыт работы с языковыми моделями не требуется, так как в книге изложены все основы. Однако полезно иметь опыт программирования на Python, хотя бы на базовом уровне, поскольку примеры взаимодействия с моделями приведены именно на этом языке.

«Весьма содержательная и практическая книга. Настоятельно рекомендую!»

— Орен Этциони, Институт искусственного интеллекта Аллена

«Глубоко исследует интереснейшие области, которые другие книги обходят стороной. Позволит вам быстро подняться на новый уровень».

— Эндрю Карр, Cartwheel

«Поможет сделать LLM незаменимым инструментом для обработки любых данных и извлечения полезных сведений».

— Адитья Парамесваран, Калифорнийский университет в Беркли

«Ценный источник знаний для желающих использовать LLM в анализе мультимодальных данных».

— Сумит Бхаттачарья, TELUS Health

Приобрести книгу «Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио» можно на нашем сайте.

По факту оплаты бумажной версии книги на e‑mail высылается электронная книга.

Для Хаброжителей действует скидка 25% по промокоду — LLM