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Informazioni su questo libro
L'intelligenza artificiale generativa e i Large Language Model (LLM) come quelli di OpenAI, Anthropic, Hugging Face e Google permettono di interrogare, classificare e visualizzare grandi quantità di dati, anche complessi e non strutturati, usando il linguaggio naturale e stanno rivoluzionando metodi e strumenti per l'analisi dei dati.
Questo manuale spiega come integrare questi strumenti nel flusso di lavoro di ogni data scientist. Attraverso esempi concreti ed esercizi pratici, il lettore impara a eseguire classificazioni, estrazioni e interrogazioni su dati testuali e strutturati. Sono illustrate tecniche per analizzare contenuti visivi e sonori, costruire agenti AI, confrontare modelli come GPT, Claude e Gemini, e ottimizzare costi e prestazioni. Ampio spazio è dedicato al prompt engineering, la configurazione dei modelli, l'uso delle librerie Python e di strumenti avanzati come LangChain e LlamaIndex.
Una lettura indispensabile per chi vuole sfruttare al meglio il potenziale dell'AI generativa nell'analisi dei dati in modo efficace e flessibile, riducendo tempi e complessità operative.
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Informazioni
Argomento
Computer ScienceIndice dei contenuti
- Premessa
- Ringraziamenti
- Introduzione
- Parte I - Introduzione agli LLM
- Capitolo 1 - Analizzare i dati con gli LLM
- Capitolo 2 - In chat con ChatGPT
- Parte II - Analisi dei dati con i modelli LLM
- Capitolo 3 - La libreria Python di OpenAI
- Capitolo 4 - Analisi di dati testuali
- Capitolo 5 - Analisi di dati strutturati
- Capitolo 6 - Analisi di immagini e video
- Capitolo 7 - Analisi di dati audio
- Parte III - Argomenti avanzati
- Capitolo 8 - Alternative a GPT
- Capitolo 9 - Ottimizzazione dei costi e della qualità
- Capitolo 10 - Framework software
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