Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea oferă o introducere cuprinzătoare în Neural Search și în platforma Jina, oferind o combinație de sinteze teoretice și exemple practice. Este o resursă valoroasă pentru cei care sunt noi în Neural Search, dar cărora le poate lipsi profunzimea în anumite subiecte avansate și opțiuni de personalizare.
Avantaje:Cartea oferă o prezentare cuprinzătoare a subiectelor clasice și emergente din Neural Search, oferă rețete de cod practice și include tutoriale practice privind utilizarea Jina pentru căutarea multimodală. Ea acoperă în mod eficient elementele fundamentale și ajută cititorii să înțeleagă punctele forte și punctele slabe ale algoritmilor de căutare neuronală.
Dezavantaje:Unii recenzenți au remarcat că cartea nu acoperă anumite subiecte suficient de detaliat, în special opțiunile avansate de personalizare și anumite caracteristici ale Jina, cum ar fi subindiciile și Flow. Există, de asemenea, o dorință pentru o acoperire mai mare a sistemelor de căutare bazate pe transformatoare în edițiile viitoare.
(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Neural Search - From Prototype to Production with Jina: Build deep learning-powered search systems that you can deploy and manage with ease
Conținutul cărții:
Implementați sisteme de căutare neuronală în cloud prin valorificarea modelelor de proiectare Jina
Caracteristici principale:
⬤ Identificați diferitele tehnici de căutare și descoperiți aplicații ale căutării neuronale.
⬤ Obțineți o înțelegere solidă a reprezentării vectoriale și aplicați-vă cunoștințele în căutarea neuronală.
⬤ Deblocați niveluri mai profunde de cunoaștere a Jina pentru căutarea neuronală.
Descrierea cărții:
Căutarea este o parte mare și în continuă creștere a ecosistemului tehnologic. Cu toate acestea, căutarea tradițională are limitări care sunt greu de depășit din cauza modului în care este proiectată. Căutarea neuronală este o abordare nouă care utilizează puterea învățării automate pentru a extrage informații folosind încorporările vectoriale ca cetățeni de primă clasă, deschizând noi posibilități de îmbunătățire a rezultatelor obținute prin căutarea tradițională.
Deși căutarea neuronală este un instrument puternic, aceasta este nouă, iar ajustarea sa poate fi anevoioasă, deoarece necesită înțelegerea mai multor componente pe care se bazează. Jina umple acest gol prin furnizarea unei infrastructuri care reduce timpul și complexitatea implicate în crearea motoarelor de căutare bazate pe învățarea profundă. Această carte vă va permite să învățați elementele fundamentale ale rețelelor neuronale pentru căutarea neuronală, punctele sale forte și slabe, precum și modul de utilizare a Jina pentru a construi un motor de căutare. Cu ajutorul explicațiilor pas cu pas, al exemplelor practice și al întrebărilor de autoevaluare, vă veți familiariza cu elementele de bază ale căutării neuronale și cu conceptele Jina de bază și veți învăța să aplicați aceste cunoștințe pentru a vă construi propriul motor de căutare.
Până la sfârșitul acestei cărți de învățare profundă, veți putea să profitați la maximum de modelele de proiectare a căutării neuronale Jina pentru a construi o soluție de căutare end-to-end pentru orice modalitate.
Ce veți învăța:
⬤ Înțelegeți cum funcționează căutarea neuronală și căutarea tradițională.
⬤ Să înțelegeți principiile matematice și de învățare automată necesare pentru căutarea neuronală.
⬤ Să vă familiarizați cu bazele reprezentării vectoriale.
⬤ Explorați componentele de bază ale Jina.
⬤ Analizați sistemele de căutare cu diferite modalități.
⬤ Descoperiți capacitățile Jina cu ajutorul exemplelor practice.
Pentru cine este această carte:
Dacă sunteți un inginer de machine learning, deep learning sau inteligență artificială interesat de construirea unui sistem de căutare de orice fel (text, QA, imagine, audio, PDF, modele 3D sau altele) folosind o arhitectură software modernă, această carte este pentru dvs. Această carte este perfectă pentru inginerii Python care sunt interesați de construirea unui sistem de căutare de orice fel folosind tehnici de învățare profundă de ultimă generație.
