Livre : « Analyse de données avec les grands modèles de langage. Texte, tableaux, images et audio »
OpenAI
Anthropic
Cohere
Hugging Face
Cet article annonce un nouveau livre d'Immanuel Trummer, professeur à l'université Cornell, qui enseigne comment appliquer les grands modèles de langage (LLM) aux tâches d'analyse de données. Le livre couvre le texte, les tableaux, les images, l'audio et les graphiques, en utilisant Python et des bibliothèques comme OpenAI, LangChain et LlamaIndex.
Immanuel Trummer, professeur associé à l'université Cornell, a écrit un livre sur l'utilisation des grands modèles de langage (LLM) pour l'analyse de données. L'ouvrage montre comment intégrer l'IA générative dans le travail quotidien d'un data scientist, en couvrant des projets qui utilisent la bibliothèque Python d'OpenAI, des outils tels que LangChain et LlamaIndex, ainsi que des modèles d'Anthropic, Cohere et Hugging Face. Les lecteurs apprendront à utiliser l'IA pour obtenir des données structurées et non structurées, analyser des sons et des images, et optimiser les coûts et la qualité dans l'analyse de données. Le livre comprend des chapitres sur la classification, le clustering, la transformation et l'analyse de données multimodales ; la création d'interfaces de requêtes en langage naturel ; la construction d'agents basés sur les LLM pour une analyse autonome ; et l'ingénierie de prompts et le réglage des modèles. Il s'adresse aux développeurs de logiciels, aux professionnels des données et aux passionnés ayant des connaissances de base en Python mais aucune expérience préalable avec les modèles de langage. L'article inclut des recommandations de personnalités de l'industrie et mentionne une remise de 25% pour les lecteurs de Habr avec le code promo LLM.
Source: Хабр — Data Mining —
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