- سال انتشار: 2018
- صفحات: 129
- اندازه فایل: 3 MB
- زبان: English
- انتشارات: Now Publishers
- تعداد مشاهده: 45
- امتیاز کاربران: 4.742946612968594
-
شابک/ISBN:
9781680835335
1680835335
کلمات کلیدی:
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreAn introduction to neural information retrieval
4.742946612968594
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین
خلاصه کتاب
کتاب "An Introduction to Neural Information Retrieval" به بررسی عمیق روش‌های جدید و تکنیک‌های ارائه شده در حوزه Information Retrieval (IR) با استفاده از مدل‌های عصبی می‌پردازد. این کتاب به‌طور خاص به نحوه استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفتهای مانند Deep Learning و Machine Learning جهت بهبود کیفیت و کارایی سیستم‌های جستجو تمرکز دارد. نویسندگان، مروری جامع بر تاریخچه‌ای از روش‌های سنتی IR تا استفاده‌های جدید از Neural Networks ارائه می‌دهند و با مثال‌های عملی و کاربردی، راه‌حل‌های نوینی را در این زمینه معرفی می‌کنند.
مطالب کلیدی
یکی از نکات کلیدی این کتاب، اهمیت تلفیق مفاهیم کلاسیک و مدرن در Information Retrieval است. در این راستا، موضوعاتی مانند استفاده از Recurrent Neural Networks (RNN)، Convolutional Neural Networks (CNN)، و Transformer models بررسی می‌شوند. همچنین، کاربردهای عملی آن‌ها در بهبود دقت و کارایی جستجوی اطلاعات بررسی می‌گردد. نویسندگان با توضیح دقیق الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری مختلف، خواننده را به سوی استفاده مؤثر از مدل‌های عصبی در حل مسائل واقعی در IR هدایت می‌کنند.
جملات معروف از کتاب
یادگیری ماشینی تنها با داده‌های باکیفیت و معماری مناسب به نتایج ارزشمند می‌رسد، و در این بین، Neural Networks به‌طور خاص ابزاری قدرتمند برای بازیابی اطلاعات بهینه هستند.
تبدیل جستجو به فرآیندی هوشمند و پویا تا حد زیادی مدیون پیشرفتهای علمی در حوزه Deep Learning و ابزارهایی است که به ما این امکان را می‌دهند تا الگوریتم‌های پیچیده را به شکلی قابل فهم و اجرا درآوریم.
چرا این کتاب مهم است؟
این کتاب به دلیل پرداختن به کاربردهای عملی و مبتنی بر نیازهای واقعی صنعت، اهمیت بسیاری دارد. در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌صورت نمایی رشد کرده، کارایی و دقت جستجوی اطلاعات حیاتی‌تر از همیشه شده است. "An Introduction to Neural Information Retrieval" نه تنها مفاهیم پیچیده را به زبانی ساده و قابل فهم تبدیل می‌کند، بلکه راهکارهایی عملی و تست‌شده را برای پیاده‌سازی مدل‌های عصبی در IR ارائه می‌دهد. این کتاب منبعی اساسی برای پژوهشگران، دانشجویان و علاقه‌مندان حوزه جستجوی اطلاعات به شمار می‌آید که می‌خواهند دانش خود را در زمینه استفاده از مدل‌های عصبی در IR بهبود بخشند.
Welcome to the comprehensive guide on Neural Information Retrieval, a fascinating field at the crossroads of artificial intelligence and information science. "An Introduction to Neural Information Retrieval" is designed to be an essential resource for students, researchers, and practitioners eager to explore the next evolution of search technologies.
Detailed Summary of the Book
This book begins by grounding readers in the fundamentals of information retrieval (IR), tracing its evolution from traditional models to modern, neural-based approaches. By examining the inadequacies and constraints of classical models like TF-IDF and BM25, it becomes clear why there's a need to transition to more sophisticated methods that better harness the power of abundant data and computational capacity.
The core of the book delves into deep learning architectures like Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Transformers, and advanced attention mechanisms employed in neural IR. Each concept is introduced with clarity, supplemented with code examples and real-world applications to enhance understanding. Furthermore, the book evaluates how these neural models perform in comparison to traditional systems across various metrics and datasets.
The latter sections focus on practical implementations, detailing how to build scalable neural IR systems capable of handling web-scale data. Attention is also given to issues like system latency, interpretability of results, and strategies for integrating neural IR with state-of-the-art machine learning pipelines.
Key Takeaways
- Understand the transition from traditional to neural information retrieval and the driving factors behind it.
- Gain insights into advanced neural architectures and their unique strengths in capturing semantic meaning.
- Learn the intricacies of training, evaluating, and deploying neural IR models in a production environment.
- Explore real-world applications and the transformative impact of neural IR on fields such as e-commerce, healthcare, and media.
Famous Quotes from the Book
"In the era of neural networks, information retrieval is no longer about matching keywords to documents but understanding the intent behind those words."
"The leap from traditional to neural information retrieval is akin to stepping from a library into a conversation with humanity's collective intelligence."
Why This Book Matters
As we barrel into an era dominated by machine intelligence, the ways we seek and retrieve information require a paradigm shift. Neural Information Retrieval (NIR) stands at the forefront of this transformation, promising more intuitive, precise, and meaningful interactions with data. This book matters because it equips readers with the knowledge and skills to contribute to and innovate within this transformative field.
For students and newcomers, it offers a guided path from foundational concepts to state-of-the-art advancements. For seasoned researchers, it consolidates recent developments and highlights emerging challenges and future directions. Practitioners will find invaluable frameworks for translating theory into scalable solutions that drastically improve information access.
By bridging technical depth with practical application, this book ensures that readers are not just passive consumers of technology but active contributors to the future of information retrieval.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
