पुस्तक: 'डेटा विश्लेषण LLMs के साथ: टेक्स्ट, टेबल, इमेज और ऑडियो'
OpenAI
Anthropic
Cohere
Hugging Face
यह लेख कॉर्नेल विश्वविद्यालय के प्रोफेसर इमैनुएल ट्रुमर की एक नई पुस्तक की घोषणा करता है, जो सिखाती है कि डेटा विश्लेषण कार्यों में बड़े भाषा मॉडल (LLM) कैसे लागू करें। यह पुस्तक टेक्स्ट, टेबल, इमेज, ऑडियो और ग्राफ़ को कवर करती है, जिसमें पायथन और OpenAI, LangChain, और LlamaIndex जैसी लाइब्रेरी का उपयोग किया गया है।
कॉर्नेल विश्वविद्यालय के एसोसिएट प्रोफेसर इमैनुएल ट्रुमर ने डेटा विश्लेषण के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करने पर एक पुस्तक लिखी है। यह पुस्तक दिखाती है कि कैसे जनरेटिव एआई को डेटा वैज्ञानिक के दैनिक कार्य में एकीकृत किया जाए, जिसमें ओपनएआई पायथन लाइब्रेरी, लैंगचेन और लामाइंडेक्स जैसे टूल, और एंथ्रोपिक, कोहेयर और हगिंग फेस के मॉडल का उपयोग करने वाली परियोजनाएं शामिल हैं। पाठक संरचित और असंरचित डेटा प्राप्त करने, ध्वनि और छवियों का विश्लेषण करने, और डेटा विश्लेषण में लागत और गुणवत्ता को अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग करना सीखेंगे। पुस्तक में वर्गीकरण, क्लस्टरिंग, परिवर्तन और बहुविध डेटा के विश्लेषण पर अध्याय शामिल हैं; प्राकृतिक भाषा क्वेरी इंटरफेस बनाना; स्वायत्त विश्लेषण के लिए एलएलएम-आधारित एजेंट बनाना; और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और मॉडल ट्यूनिंग। यह मूल पायथन ज्ञान वाले लेकिन भाषा मॉडल के साथ पूर्व अनुभव के बिना सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, डेटा पेशेवरों और उत्साही लोगों के लिए है। लेख में उद्योग के लोगों से प्रशंसाएं शामिल हैं और प्रोमो कोड एलएलएम के साथ हबर पाठकों के लिए 25% की छूट का उल्लेख है।
स्रोत: Хабр — Data Mining —
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