Neural Search - From Prototype to Production with Jina: Build deep learning–powered search systems that you can deploy and manage with ease

دانلود کتاب Neural Search - From Prototype to Production with Jina: Build deep learning–powered search systems that you can deploy and manage with ease

45000 تومان موجود

کتاب جستجوی عصبی - از نمونه اولیه تا تولید با جینا: سیستم‌های جستجوی مبتنی بر یادگیری عمیق بسازید که می‌توانید به راحتی آن‌ها را مستقر و مدیریت کنید. نسخه زبان اصلی

دانلود کتاب جستجوی عصبی - از نمونه اولیه تا تولید با جینا: سیستم‌های جستجوی مبتنی بر یادگیری عمیق بسازید که می‌توانید به راحتی آن‌ها را مستقر و مدیریت کنید. بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید


در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد

این کتاب نسخه اصلی می باشد و به زبان فارسی نیست.


امتیاز شما به این کتاب (حداقل 1 و حداکثر 5):

امتیاز کاربران به این کتاب:        تعداد رای دهنده ها: 8


توضیحاتی در مورد کتاب Neural Search - From Prototype to Production with Jina: Build deep learning–powered search systems that you can deploy and manage with ease

نام کتاب : Neural Search - From Prototype to Production with Jina: Build deep learning–powered search systems that you can deploy and manage with ease
عنوان ترجمه شده به فارسی : جستجوی عصبی - از نمونه اولیه تا تولید با جینا: سیستم‌های جستجوی مبتنی بر یادگیری عمیق بسازید که می‌توانید به راحتی آن‌ها را مستقر و مدیریت کنید.
سری :
نویسندگان : , , , ,
ناشر : Packt Publishing
سال نشر : 2022
تعداد صفحات : 188
ISBN (شابک) : 1801816824 , 9781801816823
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 7 مگابایت



بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.


فهرست مطالب :


Cover
Title Page
Copyright and Credits
Contributors
Table of Contents
Preface
Part 1: Introduction to Neural Search Fundamentals
Chapter 1: Neural Networks for Neural Search
Technical requirements
Legacy search versus neural search
Exploring various data types and search scenarios
How does the traditional search system work?
Pros and cons of the traditional search system
Machine learning for search
Understanding machine learning and artificial intelligence
Machine learning and learning-to-rank
Practical applications powered by neural search
New terms learned in this chapter
Summary
Chapter 2: Introducing Foundations of Vector Representation
Technical requirements
Introducing vectors in ML
Using vectors to represent data
Measuring similarity between two vectors
Metrics beyond cosine similarity
Local and distributed representations
Local vector representation
Distributed vector representation
Summary
Further reading
Chapter 3: System Design and Engineering Challenges
Technical requirements
Introducing indexing and querying
Indexing
Querying
Evaluating a neural search system
Engineering challenges of building a neural search system
Summary
Part 2: Introduction to Jina Fundamentals
Chapter 4: Learning Jina’s Basics
Technical requirements
Exploring Jina
Documents
Document attributes
DocumentArray
Constructing a DocumentArray
Executors
Creating an Executor
Flow
Creating a Flow
Adding Executors to a Flow
Summary
Chapter 5: Multiple Search Modalities
Technical requirements
Introducing multimodal documents
Text document
Image document
Audio document
Multimodal document
How to encode multimodal documents
Encoding text documents
Encoding image documents
Encoding audio documents
Cross-modal and multimodal searches
Cross-modal search
Multimodal search
Summary
Part 3: How to Use Jina for Neural Search
Chapter 6: Building Practical Examples with Jina
Technical requirements
Getting started with the Q/A chatbot
Navigating through the code
Understanding fashion image search
Navigating through the code
Working with multimodal search
Navigating through the code
Summary
Chapter 7: Exploring Advanced Use Cases of Jina
Technical requirements
Introducing multi-level granularity
Navigating through the code
app.py
index.yml
query.yml
Installing and running the example
Cross-modal search with images with text
app.py
flow-index.yml
query.yml
Installing and running the example
Concurrent querying and indexing data
app.py
flow.yml
Installing and running the example
Summary
Index
Other Books You May Enjoy




پست ها تصادفی