Анализ данных с помощью больших языковых моделей: текст, таблицы, изображения и звук

Эта книга представляет собой практическое руководство по использованию больших языковых моделей (LLM) для анализа различных типов данных. Автор демонстрирует, как применять современные языковые модели, такие как ChatGPT и аналоги, для решения реальных задач анализа данных.

Книга охватывает работу с текстовыми данными (классификация, извлечение информации, кластеризация), структурированными данными в таблицах, изображениями, видео и аудиозаписями. Особое внимание уделяется практическим мини-проектам, включая транскрибацию речи, перевод вопросов на естественном языке в SQL-запросы, анализ графиков и мультимодальных данных.

В разделе продвинутых тем рассматриваются альтернативы GPT, оптимизация затрат и качества работы моделей, а также использование специализированных программных фреймворков. Книга подходит как для начинающих, так и для опытных специалистов, желающих интегрировать LLM в свои рабочие процессы анализа данных.

Data Analysis with LLMs: Text, tables, images and sound

Похожие книги

Applied Text Analysis with Python: Enabling Language Aware Data Products with Machine Learning

Large Language Models Projects: Apply and Implement Strategies for Large Language Models

Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation

Starting Data Analytics with Generative AI and Python

Generative AI on Kubernetes: Operationalizing Large Language Models

How Large Language Models Work

Introduction to Python and Large Language Models: A Guide to Language Models

Understanding Large Language Models: Learning Their Underlying Concepts and Technologies

Prompt Engineering for LLMs: The Art and Science of Building Large Language Model–Based Applications

Machine Learning for Imbalanced Data: Tackle imbalanced datasets using machine learning and deep learning techniques