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深入淺出Embedding:原理解析與應(yīng)用實(shí)踐
會(huì)員

這是一本系統(tǒng)、全面、理論與實(shí)踐相結(jié)合的Embedding技術(shù)指南,由資深的AI技術(shù)專家和高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家撰寫,得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國(guó)人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物的一致好評(píng)和推薦。在內(nèi)容方面,本書理論與實(shí)操兼顧,一方面系統(tǒng)講解了Embedding的基礎(chǔ)、技術(shù)、原理、方法和性能優(yōu)化,一方面詳細(xì)列舉和分析了Embedding在機(jī)器學(xué)習(xí)性能提升、中英文翻譯、推薦系統(tǒng)等6個(gè)重要場(chǎng)景的應(yīng)用實(shí)踐;在寫作方式上,秉承復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化的原則,盡量避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式,盡量采用可視化的表達(dá)方式,旨在降低本書的學(xué)習(xí)門檻,讓讀者能看得完、學(xué)得會(huì)。全書一共16章,分為兩個(gè)部分:第1部分(第1~9章)Embedding理論知識(shí)。主要講解Embedding的基礎(chǔ)知識(shí)、原理以及如何讓Embedding落地的相關(guān)技術(shù),如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學(xué)習(xí)方法等,重點(diǎn)介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預(yù)訓(xùn)練模型及BERT的多種改進(jìn)版本等。第二部分(第10~16章)Embedding應(yīng)用實(shí)例。通過6個(gè)實(shí)例介紹了Embedding及相關(guān)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用,包括如何使用Embedding提升傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)性,如何把Embedding技術(shù)應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中,如何使用Embedding技術(shù)提升NLP模型的性能等。

吳茂貴 王紅星 ·人工智能 ·11.3萬(wàn)字

大模型工程化:AI驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)體系
會(huì)員

大模型在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,促進(jìn)了AI技術(shù)的整合和創(chuàng)新。然而,在實(shí)際應(yīng)用過程中,直接將大模型應(yīng)用于特定行業(yè)常常難以達(dá)到預(yù)期效果。本書詳細(xì)闡述如何在游戲經(jīng)營(yíng)分析場(chǎng)景中利用大模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)。本書分為6個(gè)部分,共16章。第1部分主要介紹大模型技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,從大模型的發(fā)展現(xiàn)狀展開,重點(diǎn)介紹大模型與數(shù)據(jù)體系的相關(guān)知識(shí)。第2部分主要介紹大模型下的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,涵蓋湖倉(cāng)一體引擎、湖倉(cāng)的關(guān)鍵技術(shù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)寫入和高效數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。第3部分主要介紹大模型下的數(shù)據(jù)資產(chǎn),圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)重塑、數(shù)據(jù)資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)展開。第4部分主要介紹自研領(lǐng)域大模型的技術(shù)原理,涵蓋領(lǐng)域大模型的基礎(chǔ)、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉(zhuǎn)譯算法等內(nèi)容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理,涉及工程化的基礎(chǔ)、技術(shù)籌備、建設(shè)要點(diǎn)、安全策略等內(nèi)容。第6部分介紹大模型在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用,通過游戲領(lǐng)域的經(jīng)營(yíng)分析案例,系統(tǒng)地闡述如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求。本書適合致力于大模型技術(shù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)工程師閱讀,也適合尋求AI自動(dòng)化編程解決方案的軟件開發(fā)者閱讀,還適合希望利用AI提升業(yè)務(wù)效率的企業(yè)決策者閱讀。

騰訊游戲數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)編著 ·人工智能 ·15.6萬(wàn)字

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