Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka stanowi kompleksowe wprowadzenie do Neural Search i platformy Jina, oferując połączenie teoretycznych przeglądów i praktycznych przykładów. Jest to cenne źródło informacji dla tych, którzy dopiero zaczynają przygodę z wyszukiwaniem neuronowym, ale może im brakować głębi w niektórych zaawansowanych tematach i opcjach dostosowywania.
Zalety:Książka oferuje kompleksowy przegląd klasycznych i nowych tematów w wyszukiwaniu neuronowym, zapewnia praktyczne przepisy na kod i zawiera praktyczne samouczki dotyczące korzystania z Jina do wyszukiwania multimodalnego. Książka skutecznie omawia podstawy i pomaga czytelnikom zrozumieć mocne i słabe strony algorytmów wyszukiwania neuronowego.
Wady:Niektórzy recenzenci zauważyli, że książka nie obejmuje niektórych tematów wystarczająco szczegółowo, w szczególności zaawansowanych opcji dostosowywania i niektórych funkcji Jina, takich jak subindicies i Flow. Istnieje również potrzeba szerszego omówienia systemów wyszukiwania opartych na transformatorach w przyszłych wydaniach.
(na podstawie 5 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Neural Search - From Prototype to Production with Jina: Build deep learning-powered search systems that you can deploy and manage with ease
Zawartość książki:
Wdrażanie systemów wyszukiwania neuronowego w chmurze poprzez wykorzystanie wzorców projektowych Jina
Kluczowe cechy:
⬤ Zidentyfikuj różne techniki wyszukiwania i odkryj zastosowania wyszukiwania neuronowego.
⬤ Zdobądź solidne zrozumienie reprezentacji wektorowej i zastosuj swoją wiedzę w wyszukiwaniu neuronowym.
⬤ Odblokowanie głębszych poziomów wiedzy o Jina dla wyszukiwania neuronowego.
Opis książki:
Wyszukiwanie jest dużą i stale rosnącą częścią ekosystemu technologicznego. Tradycyjne wyszukiwanie ma jednak ograniczenia, które są trudne do pokonania ze względu na sposób, w jaki zostało zaprojektowane. Wyszukiwanie neuronowe to nowatorskie podejście, które wykorzystuje moc uczenia maszynowego do pobierania informacji przy użyciu osadzania wektorów jako obywateli pierwszej klasy, otwierając nowe możliwości poprawy wyników uzyskanych za pomocą tradycyjnego wyszukiwania.
Chociaż wyszukiwanie neuronowe jest potężnym narzędziem, jest ono nowe, a jego dostrajanie może być żmudne, ponieważ wymaga zrozumienia kilku komponentów, na których się opiera. Jina wypełnia tę lukę, zapewniając infrastrukturę, która skraca czas i zmniejsza złożoność tworzenia wyszukiwarek opartych na głębokim uczeniu. Ta książka pozwoli ci poznać podstawy sieci neuronowych do wyszukiwania neuronowego, ich mocne i słabe strony, a także sposób wykorzystania Jina do zbudowania wyszukiwarki. Dzięki objaśnieniom krok po kroku, praktycznym przykładom i pytaniom do samooceny, dobrze poznasz podstawy wyszukiwania neuronowego i podstawowe koncepcje Jina, a także nauczysz się wykorzystywać tę wiedzę do budowy własnej wyszukiwarki.
Pod koniec tej książki o głębokim uczeniu się będziesz w stanie w pełni wykorzystać wzorce projektowe wyszukiwania neuronowego Jina, aby zbudować kompleksowe rozwiązanie wyszukiwania dla dowolnej modalności.
Czego się nauczysz:
⬤ Zrozumieć, jak działa wyszukiwanie neuronowe i wyszukiwanie starszego typu.
⬤ Zrozumieć podstawy uczenia maszynowego i matematyki potrzebne do wyszukiwania neuronowego.
⬤ Zapoznać się z podstawami reprezentacji wektorowej.
⬤ Poznaj podstawowe komponenty Jina.
⬤ Analiza systemów wyszukiwania z różnymi modalnościami.
⬤ Odkryj możliwości Jina za pomocą praktycznych przykładów.
Dla kogo jest ta książka:
Jeśli jesteś inżynierem uczenia maszynowego, głębokiego uczenia lub sztucznej inteligencji zainteresowanym budową dowolnego systemu wyszukiwania (tekstu, QA, obrazu, dźwięku, PDF, modeli 3D lub innych) przy użyciu nowoczesnej architektury oprogramowania, ta książka jest dla Ciebie. Ta książka jest idealna dla inżynierów Pythona, którzy są zainteresowani budową dowolnego systemu wyszukiwania przy użyciu najnowocześniejszych technik głębokiego uczenia.
