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Deep Learning for Search

Resumen

Deep Learning for Search le enseña cómo mejorar la efectividad de su búsqueda mediante la implementación de técnicas basadas en redes neuronales. Cuando haya terminado con el libro, estará listo para crear motores de búsqueda increíbles que brinden los resultados que sus usuarios necesitan y que mejoran a medida que pasa el tiempo.

Acerca de la tecnología

El aprendizaje profundo maneja los desafíos de búsqueda más difíciles, incluidos los términos de búsqueda imprecisos, los datos mal indexados y la recuperación de imágenes con metadatos mínimos. Y con herramientas modernas como DL4J y TensorFlow, puede aplicar potentes técnicas de DL sin un profundo conocimiento en ciencia de datos o procesamiento de lenguaje natural (PNL). Este libro te mostrará cómo.

Acerca del libro

Deep Learning for Search te enseña a mejorar tus resultados de búsqueda con redes neuronales. Revisará cómo se relaciona DL con los conceptos básicos de búsqueda, como la indexación y la clasificación. Luego, verás ejemplos detallados para actualizar tu búsqueda con técnicas de DL usando Apache Lucene y Deeplearning4j. A medida que avanza el libro, explorará temas avanzados, como buscar imágenes, traducir las consultas de los usuarios y diseñar motores de búsqueda que mejoren a medida que aprenden.

Qué hay adentro
  • Clasificaciones precisas y relevantes
  • Buscando en todos los idiomas
  • Búsqueda de imágenes basada en contenido
  • Buscar con recomendaciones
Acerca del Reader

Para desarrolladores que se sientan cómodos con Java o con un lenguaje similar y conceptos básicos de búsqueda. No se necesita experiencia con el aprendizaje profundo o la PNL.

Acerca del autor

Tommaso Teofili es un ingeniero de software con una pasión por el código abierto y el aprendizaje automático. Como miembro de Apache Software Foundation, contribuye a varios proyectos de código abierto, que van desde temas como la recuperación de información (como Lucene y Solr) hasta el procesamiento de lenguaje natural y la traducción automática (incluidos OpenNLP, Joshua y UIMA).

Actualmente trabaja en Adobe, desarrollando componentes de búsqueda e indexación de infraestructura, e investigando las áreas de procesamiento del lenguaje natural, recuperación de información y aprendizaje profundo. Ha presentado charlas de búsqueda y aprendizaje automático en conferencias que incluyen BerlinBuzzwords, International Conference on Computational Science, ApacheCon, EclipseCon y otras. Lo puedes encontrar en Twitter en @tteofili.

Tabla de contenidos

PARTE 1 - LA BÚSQUEDA CUMPLE CON EL APRENDIZAJE PROFUNDO
  • Búsqueda neuronal
  • Generando sinónimos
PARTE 2: DESARROLLAR REDES NEURALES EN UN MOTOR DE BÚSQUEDA
  • De la recuperación plana a la generación de texto
  • Sugerencias de consulta más sensibles
  • Clasificación de los resultados de búsqueda con incrustaciones de palabras
  • Documentación de incrustaciones para rankings y recomendaciones.
PARTE 3 - UN PASO MÁS ALLÁ
  • Buscando en todos los idiomas
  • Búsqueda de imágenes basada en contenido
  • Un vistazo al rendimiento.

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