Hluboké učení pro vyhledávání

Recenze čtenářů

Kniha „Deep Learning for Search“ je chválena za krásné psaní a přístupnost, díky níž jsou technická témata srozumitelnější. Nabízí praktické příklady využívající Javu a Apache Lucene, které jsou vhodné pro zájemce o vyhledávací technologie. Někteří čtenáři však mají pocit, že je příliš zaměřená na Lucene, chybí jí hloubka konceptů hlubokého učení a nemusí splnit očekávání zkušených uživatelů, kteří hledají pokročilejší poznatky.

⬤ Krásně napsané a čtivé, srovnatelné s románem.
⬤ Poskytuje praktické příklady s využitím Javy a Apache Lucene.
⬤ Dobrý úvod do konceptů hlubokého učení.
⬤ Nabízí užitečné nápady použitelné v profesionální práci.

⬤ Chybí hloubka hlubokého učení, příliš se zaměřuje na Apache Lucene.
⬤ Pro čtenáře se značnými zkušenostmi s Lucene nebo příbuznými technologiemi může být nedostačující.
⬤ Výklenkové téma, které nemusí oslovit širší publikum.

(na základě 4 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Deep Learning for Search

Obsah knihy:

Shrnutí

Kniha Hluboké učení pro vyhledávání vás naučí, jak zvýšit efektivitu vyhledávání pomocí technik založených na neuronových sítích. Až knihu dočtete, budete připraveni vytvářet úžasné vyhledávače, které budou uživatelům poskytovat výsledky, jež potřebují, a které se budou postupem času zlepšovat.

Předmluva: Chris Mattmann.

Zakoupení tištěné knihy zahrnuje bezplatnou elektronickou knihu ve formátech PDF, Kindle a ePub od Manning Publications.

O technologii

Hluboké učení si poradí s nejtěžšími problémy při vyhledávání, včetně nepřesných vyhledávacích výrazů, špatně indexovaných dat a vyhledávání obrázků s minimem metadat. A díky moderním nástrojům, jako jsou DL4J a TensorFlow, můžete použít výkonné techniky DL i bez hlubokého zázemí v oblasti datové vědy nebo zpracování přirozeného jazyka (NLP). Tato kniha vám ukáže, jak na to.

O knize

Deep Learning for Search vás naučí zlepšovat výsledky vyhledávání pomocí neuronových sítí. Zjistíte, jak DL souvisí se základy vyhledávání, jako je indexování a řazení. Poté si projdete podrobné příklady na vylepšení vyhledávání pomocí technik DL s využitím Apache Lucene a Deeplearning4j. V průběhu knihy prozkoumáte pokročilá témata, jako je vyhledávání pomocí obrázků, překlad uživatelských dotazů a návrh vyhledávačů, které se při učení zlepšují.

Co je uvnitř

⬤ Přesné a relevantní hodnocení.

⬤ Vyhledávání napříč jazyky.

⬤ Vyhledávání obrázků na základě obsahu.

⬤ Vyhledávání s doporučeními.

O čtenáři

Pro vývojáře, kteří dobře ovládají jazyk Java nebo podobný jazyk a základy vyhledávání. Nejsou potřeba žádné zkušenosti s hlubokým učením nebo NLP.

O autorovi

Tommaso Teofili je softwarový inženýr s vášní pro open source a strojové učení. Jako člen Apache Software Foundation přispívá do řady open source projektů, od témat, jako je vyhledávání informací (například Lucene a Solr), až po zpracování přirozeného jazyka a strojový překlad (včetně OpenNLP, Joshua a UIMA).

V současné době pracuje ve společnosti Adobe, kde vyvíjí komponenty infrastruktury pro vyhledávání a indexování a věnuje se výzkumu v oblasti zpracování přirozeného jazyka, vyhledávání informací a hlubokého učení. Přednášel o vyhledávání a strojovém učení na konferencích BerlinBuzzwords, International Conference on Computational Science, ApacheCon, EclipseCon a dalších. Na Twitteru ho najdete na adrese @tteofili.

Obsah

ČÁST 1 - VYHLEDÁVÁNÍ SE SETKÁVÁ S HLUBOKÝM UČENÍM.

⬤ Neurální vyhledávání.

⬤ Generování synonym.

ČÁST 2 - HÁZENÍ NEURONOVÝCH SÍTÍ NA VYHLEDÁVAČ.

⬤ Od prostého vyhledávání ke generování textu.

⬤ Více citlivé návrhy dotazů.

⬤ Řazení výsledků vyhledávání pomocí vložených slov.

⬤ Vkládání dokumentů pro hodnocení a doporučení.

ČÁST 3 - O KROK DÁL.

⬤ Vyhledávání napříč jazyky.

⬤ Vyhledávání obrázků na základě obsahu.

⬤ Náhled na výkon.