NLP大模型詳解-基於LangChain.RAGs與Python 9787302692478 利奧爾.加齊特等

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書名：NLP大模型詳解-基於LangChain.RAGs與Python
ISBN：9787302692478
出版社：清華大學
著編譯者：利奧爾.加齊特等
頁數：298
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745023
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【台灣高等教育出版社簡體書】 NLP大模型詳解-基於LangChain.RAGs與Python 787302692478 利奧爾.加齊特等

內容簡介

本書詳細闡述了與NLP大模型相關的基本解決方案，主要包括自然語言處理領域探索，線性代數、概率和統計學，釋放機器學習在自然語言處理中的潛力，進行有效文本預處理以實現最佳NLP性能，利用傳統機器學習技術增強文本分類能力，重新構想文本分類，揭開大語言模型的神秘面紗，訪問大語言模型的強大功能，大語言模型推動的高級應用和創新，分析大語言模型和人工智能的過去、現在和未來趨勢，來自世界級專家的觀點和預測等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

作者簡介

利奧爾·加齊特（Lior Gazit）是一位技術精湛的機器學習專業人士，在組建和領導使用機器學習推動業務增長的團隊方面有著成功的經驗。他是自然語言處理專家，成功開發了創新的機器學習管道和產品。他擁有碩士學位，並在同行評審的期刊和會議上發表過文章。作為金融行業機器學習小組的高級主管和新興初創公司的首席機器學習顧問，Lior是業界受人尊敬的領導者，擁有豐富的知識和經驗可供分享。Lior充滿熱情和靈感，致力於使用機器學習推動其組織的積極變革和發展。

目錄

第1章 自然語言處理領域探索
1 1 本書目標讀者
1 2 自然語言處理的定義
1 3 NLP的歷史和演變
1 4 自然語言機器處理的初步策略
1 5 成功的協同效應——自然語言處理與機器學習的結合
1 6 自然語言處理中的數學和統計學簡介
1 7 理解語言模型——以ChatGPT為例
1 8 小結
1 9 問答
第2章 掌握與機器學習和自然語言處理相關的線性代數、概率和統計學
2 1 線性代數簡介
2 1 1 標量和向量的基本運算
2 1 2 矩陣的基本運算
2 1 3 矩陣定義
2 1 4 行列式
2 2 特徵值和特徵向量
2 2 1 尋找特徵向量的數值方法
2 2 2 特徵值分解
2 2 3 奇異值分解
2 3 機器學習的概率基礎
2 3 1 統計獨立
2 3 2 離散隨機變數及其分佈
2 3 3 概率密度函數
2 3 4 最大似然估計
2 3 5 單詞預測
2 3 6 貝葉斯估計
2 4 小結
2 5 延伸閱讀
2 6 參考文獻
第3章 釋放機器學習在自然語言處理中的潛力
3 1 技術要求
3 2 數據探索
3 2 1 數據探索的意義
3 2 2 數據探索常用技術
3 3 數據可視化
3 4 數據清洗
3 4 1 處理缺失值
3 4 2 刪除重複項
3 4 3 數據標準化和轉換
3 4 4 處理離群值
3 4 5 糾正錯誤
3 5 特徵選擇
3 5 1 篩選方法
3 5 2 包裝器方法
3 5 3 嵌入方法
3 5 4 降維技術
3 6 特徵工程
3 6 1 特徵縮放
3 6 2 特徵構建
3 7 常見的機器學習模型
3 7 1 線性回歸
3 7 2 邏輯回歸
3 7 3 決策樹
3 7 4 隨機森林
3 7 5 支持向量機
3 7 6 神經網絡和Transformer
3 8 模型欠擬合和過擬合
3 8 1 欠擬合和過擬合簡介
3 8 2 偏差-方差權衡
3 8 3 欠擬合和過擬合的改進
3 9 拆分數據
3 9 1 訓練-測試拆分
3 9 2 k折交叉驗證
3 9 3 時間序列數據拆分
3 10 超參數調整
3 11 集成模型

第4章 進行有效文本預處理以實現最佳NLP性能
第5章 利用傳統機器學習技術增強文本分類能力
第6章 重新構想文本分類：深度學習語言模型研究
第7章 揭開大語言模型的神秘面紗：理論、設計和LangChain實現
第8章 訪問大語言模型的強大功能：高級設置和RAG集成
第9章 前沿探索：大語言模型推動的高級應用和創新
第10章 乘風破浪：分析大語言模型和人工智能的過去、現在和未來趨勢
第11章 獨家行業見解：來自世界級專家的觀點和預測

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