Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor SerieY-Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
Beats by Dr. DreGoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Optischer Zustand
Beschreibung
This book explores the application of generative Large Language Models (LLMs) for extracting and analyzing data from natural language artefacts. Unlike traditional uses of LLMs, such as translation and summarization, this book focuses on utilizing these models to convert unstructured text into data that can be processed through the data science pipeline to generate actionable insights. The content is designed for professionals in diverse fields including cognitive science, linguistics, management, and information systems. It combines insights from both industry and academia to provide a comprehensive understanding of how LLMs can be effectively used for natural language analytics (NLA). The book details practical methodologies for implementing LLMs locally using open-source tools, ensuring data privacy and feasibility without the need for expensive infrastructure. Key topics include interpretant, mindset and cultural analysis, emphasizing the use of LLMs to derive soft data—qualitative information crucial for nuanced decision-making. The text also outlines the technical aspects of LLMs, including their architecture, token embeddings, and the differences between encoder-based and decoder-based models. By providing a case study and practical examples, the authors show how LLMs can be used to meet various analytical needs, making this book a valuable resource for anyone looking to integrate advanced natural language processing techniques into their data analysis workflows.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
ab 39,99 €
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
14.02.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783031766305
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
SpringerBriefs in Computer Science
Sonderedition
Nein
Autor
Francisco S. Marcondes, Adelino Gala, Renata Magalhães, Fernando Perez de Britto, Dalila Durães, Paulo Novais
Seitenanzahl
84
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
A Practical Approach with Ollama and Open-Source LLMs
Schlagwörter
Anxiety Climate Index, Disaster Risk Reduction, Generative LLM, Generative Prompt Engineering, Key Performance Indicator, Key Soft Indicator, Large Language Models, Mental Health, Natural Language Analytics, Natural Language Processing, Ollama, Open-source LLM, Parameter Efficient Fine-Tuning, Sentiment Analysis
Thema-Inhalt
UYQL - Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung UN - Datenbanken UYQ - Künstliche Intelligenz KJQ - Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management CFX - Computerlinguistik und Korpuslinguistik UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!