В книге рассказывается о том, как использовать генеративные текстовые модели поколений GPT-3.5 и GPT-4 для создания приложений различного назначения, в числе которых интерактивный психотерапевт, интеллектуальный голосовой помощник, система рекомендации товаров, генератор заметок в соцсетях, система распознавания речи и многие другие. Вы научитесь использовать векторные базы данных, узнаете, как управлять уровнем креативности моделей GPT, применять современные методы генерирования высококачественного текста, и даже организуете диалог между двумя чат-ботами. Примеры и практические упражнения помогут закрепить пройденный материал. Издание предназначено для тех, кто владеет основами языка программирования Python и собирается использовать GPT в реальных сценариях для решения прикладных задач. Если вы владеете основами языка программирования Python и готовы изучить еще несколько инструментов, таких как объекты Dataframe библиотеки Pandas и некоторые методы NLP, значит, у вас есть под рукой все необходимое для создания интеллектуальных систем с использованием инструментов OpenAI.

В книге исследуется мощная языковая модель GPT-3, упрощающая создание приложений с искусственным интеллектом. Первая часть посвящена основам API OpenAI, во второй описывается динамичная и процветающая среда, возникшая вокруг GPT-3. Представлены рекомендации по использованию GPT-3 для создания новых бизнес-продуктов. Обсуждается влияние GPT-3 на развитие мировой экономики и такие передовые тенденции, как программирование без кода и достижение общего искусственного интеллекта. Книга рассчитана на читателей, интересующихся современными технологиями. Она будет особенно полезна предпринимателям, деятельность которых связана с индустрией искусственного интеллекта, а также тем, кто планирует использовать языковые способности GPT-3 для реализации творческих проектов. Первая часть книги посвящена основам API OpenAI. Во второй части книги мы исследуем пеструю экосистему, органично и стремительно возникшую вокруг GPT-3. В главе 1 изложен контекст и основные определения, необходимые для комфортного изучения дальнейших тем. В главе 2 мы глубоко погружаемся в API, разбивая его на наиболее важные элементы, такие как базовые модели и конечные точки, описывая их назначение и способы использования.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python. Эта книга не планировалась как введение в язык Python или в программирование вообще. Я предполагаю, что читатель знаком с языком Python и знает, как определять функции, присваивать значения переменным, вызывать методы объектов, управлять потоком выполнения программы и решать другие простейшие задачи. Она должна помочь пользователям языка Python научиться применять инструменты исследования данных, имеющиеся в языке Python, — библиотеки...

Познакомьтесь с самыми необходимыми алгоритмами решения сложных задач программирования в области анализа данных, машинного обучения и графов. Вы постоянно сталкиваетесь с бесчисленными проблемами программирования, которые поначалу кажутся запутанными, трудными или нерешаемыми. Не отчаивайтесь! Многие из «новых» проблем уже имеют проверенные временем решения. Эффективные подходы к решению широкого спектра сложных задач кодирования легко адаптировать и применять в собственных приложениях, а при необходимости создавать собственные структуры данных под конкретную задачу. Сбалансированное сочетание классических, продвинутых и новых алгоритмов обновит ваш инструментарий программирования, добавив в него новые перспективы и практические методы. Специалист по информатике, разработчик программного обеспечения, специалист по обработке данных и вообще любой профессионал, чья эффективная работа зависит от вычислений, должен свободно владеть языком алгоритмов и структур данных. Вот почему на собеседованиях в компаниях Кремниевой долины соискателям часто предлагают задачи из этой области.

Собеседования по проектированию систем машинного обучения — самые сложные. Если нужно подготовиться к такому, книга создана специально для вас. Также она поможет всем, кто интересуется проектированием систем машинного обучения (МО), будь то новички или опытные инженеры. Собеседование по проектированию систем МО (ML System Design interview), как правило, обязательно для претендентов на вакансии, связанные с проектированием и реализацией систем МО: инженер данных, дата-сайентист, инженер машинного обучения и т.д. Чтобы успешно пройти собеседование по проектированию систем МО, надо хорошо понимать фундаментальные концепции и методы МО, а также уметь их применять, чтобы решать практические задачи. На собеседовании обычно необходимо продемонстрировать, что вы разбираетесь в пайплайнах данных и конструировании признаков, а также умеете проектировать эффективные системы МО. Возможно, вам еще придется проявить умение выбирать подходящие модели для конкретных задач, настраивать их параметры и оценивать производительность. В принципе, цель собеседования состоит в том, чтобы оценить, насколько хорошо соискатель применяет теоретические знания МО, чтобы проектировать и реализовывать...

Стандартные алгоритмы и структуры при применении к крупным распределенным наборам данных могут становиться медленными — или вообще не работать. Правильный подбор алгоритмов, предназначенных для работы с большими данными, экономит время, повышает точность и снижает стоимость обработки. Книга знакомит с методами обработки и анализа больших распределенных данных. Насыщенное отраслевыми историями и занимательными иллюстрациями, это удобное руководство позволяет легко понять даже сложные концепции. Вы научитесь применять на реальных примерах такие мощные алгоритмы, как фильтры Блума, набросок count-min, HyperLogLog и LSM-деревья, в своих собственных проектах. Приведены примеры на Python, R и в псевдокоде.

Книга посвящена практическим методам анализа больших объемов данных с использованием языка Python и фреймворка Spark, она знакомит с моделью программирования Spark и основами системы с открытым исходным кодом PySpark. Каждая глава описывает отдельный аспект анализа данных, показаны основы обработки данных в PySpark и Python на примере очистки данных, подробно освещается машинное обучение с помощью Spark. Книга поможет читателю понять, как устроен и работает весь конвейер PySpark для комплексной аналитики больших наборов данных: от создания и оценки моделей до очистки, предварительной обработки и исследования данных с особым акцентом на производственные приложения. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP. Эта книга не рассказывает о достоинствах и недостатках PySpark. Книга знакомит с моделью программирования Spark и основами PySpark — API Python для Spark. Тем не менее она не претендует на то, чтобы служить справочником по Spark или быть исчерпывающим путеводителем по всем закоулкам Spark.

"Умнее с ИИ: Как использовать ChatGPT для достижения успеха и создания богатства" – это незаменимый путеводитель по возможностям и преимуществам использования ChatGPT, одного из самых передовых ИИ. Разбирая основы работы ChatGPT и ключевые элементы создания промптов, эта книга открывает вам секреты применения ИИ для написания качественного контента, маркетинга, консультаций и обучения. С реальными кейсами монетизации, советами по преодолению творческих и технических проблем, а также актуализацией знаний в мире ИИ, она поможет вам раскрыть потенциал ChatGPT и направить его на достижение вашего успеха и богатства. Более того, эта книга написана с использованием самого ChatGPT, демонстрируя его возможности на практике. Загляните внутрь и откройте для себя, как ИИ может стать вашим союзником в погоне за успехом!