Olvasói vélemények
Összegzés:A könyv átfogó bevezetést nyújt a neurális keresésbe és a Jina platformba, elméleti áttekintést és gyakorlati példákat kínálva. Értékes forrás a Neurális keresés új ismerőinek, de hiányozhat belőle a mélység bizonyos haladó témák és testreszabási lehetőségek tekintetében.
Előnyök:A könyv átfogó áttekintést nyújt a neurális keresés klasszikus és újonnan megjelenő témáiról, gyakorlati kódrecepteket kínál, és gyakorlati útmutatókat tartalmaz a Jina multimodális kereséshez való használatához. Hatékonyan tárgyalja az alapokat, és segít az olvasóknak megérteni a neurális keresési algoritmusok erősségeit és gyengeségeit.
Hátrányok:Néhány kritikus megjegyezte, hogy a könyv bizonyos témákat nem tárgyal elég részletesen, különösen a fejlett testreszabási lehetőségeket és a Jina bizonyos funkcióit, például az alindikációkat és a Flow-t. Azt is kívánják, hogy a jövőbeli kiadásokban a transzformátor-alapú keresőrendszerekről bővebben foglalkozzanak.
(5 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Neural Search - From Prototype to Production with Jina: Build deep learning-powered search systems that you can deploy and manage with ease
Könyv tartalma:
Neurális keresőrendszerek megvalósítása a felhőben a Jina tervezési minták felhasználásával
Főbb jellemzők:
⬤ A különböző keresési technikák azonosítása és a neurális keresés alkalmazásainak felfedezése.
⬤ Mélyreható ismereteket szerezzen a vektorreprezentációról, és alkalmazza tudását a neurális keresésben.
⬤ Feloldja a Jina mélyebb tudásszintjeit a neurális kereséshez.
A könyv leírása:
A keresés a technológiai ökoszisztéma nagy és egyre növekvő része. A hagyományos keresésnek azonban vannak olyan korlátai, amelyeket nehéz leküzdeni a tervezés módja miatt. A neurális keresés egy újszerű megközelítés, amely a gépi tanulás erejét használja fel az információk visszakeresésére, a vektorbeágyazásokat első osztályú állampolgárként használva, új lehetőségeket nyitva a hagyományos kereséssel kapott eredmények javítására.
Bár a neurális keresés hatékony eszköz, új, és a finomhangolása fárasztó lehet, mivel meg kell értenie azt a számos összetevőt, amelyre támaszkodik. A Jina ezt a hiányt pótolja azzal, hogy olyan infrastruktúrát biztosít, amely csökkenti a mélytanulással működő keresőmotorok létrehozásához szükséges időt és bonyolultságot. Ez a könyv lehetővé teszi, hogy megismerje a neurális kereséshez használt neurális hálózatok alapjait, erősségeit és gyengeségeit, valamint azt, hogy hogyan használhatja a Jina-t keresőmotor építéséhez. A lépésről lépésre történő magyarázatok, gyakorlati példák és önértékelési kérdések segítségével jól elsajátíthatja a neurális keresés alapjait és a Jina alapvető fogalmait, és megtanulhatja alkalmazni ezt a tudást a saját keresőmotorja építéséhez.
A mélytanulásról szóló könyv végére képes lesz arra, hogy a Jina neurális keresési tervezési mintáit a lehető legjobban kihasználva egy végponttól végpontig tartó keresési megoldást építsen bármilyen modalitáshoz.
Mit fogsz tanulni:
⬤ Megtanulja, hogyan működik a neurális keresés és a hagyományos keresés.
⬤ A neurális kereséshez szükséges gépi tanulás és matematikai alapok megértése.
⬤ Tanulja megragadni a vektoros reprezentáció alapjait.
⬤ Felfedezze a Jina alapvető összetevőit.
⬤ Elemezze a különböző modalitású keresőrendszereket.
⬤ Fedezze fel a Jina képességeit gyakorlati példák segítségével.
Kinek szól ez a könyv:
Ha Ön gépi tanulással, mélytanulással vagy mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök, aki bármilyen típusú (szöveges, minőségbiztosítási, képi, audio, PDF, 3D modellek vagy más) keresőrendszer kiépítése iránt érdeklődik modern szoftverarchitektúra segítségével, akkor ez a könyv Önnek szól. Ez a könyv tökéletes azoknak a Python mérnököknek, akiket érdekel egy bármilyen keresőrendszer kiépítése a legmodernebb mélytanulási technikák felhasználásával.
