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這本迷你書是一本全面的指南，專為想要學習如何使用大型語言模型構建應用程序的Python開發人員編寫的。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete介紹了GPT-4和ChatGPT的主要特性和優勢，并解釋了它們的工作原理。您還將獲得一個逐步指導，用于使用GPT-4和ChatGPT Python庫開發應用程序，包括文本生成、問答和內容摘要工具。 用清晰簡練的語言寫成的《使用GPT-4和ChatGPT開發應用程序》包括易于遵循的示例，以幫助您理解并將概念應用到您的項目中。Python代碼示例可以在GitHub倉庫中找到，該書還包括一個關鍵術語的詞匯表。準備好利用大型語言模型的力量來開發您的應用程序了嗎？這本書是必不可少的。 您將學到：

ChatGPT和GPT-4的基本原理和優勢，以及它們的工作原理 * 如何將這些模型集成到基于Python的應用程序中，以進行NLP任務 * 如何使用Python中的GPT-4或ChatGPT API開發文本生成、問答和內容摘要等任務的應用程序 * 高級GPT主題，包括提示工程、微調模型以完成特定任務、插件、LangChain等。

數百萬的公開Twitter信息流中蘊含著豐富的數據，一旦你開始挖掘它們，你就可以獲得一些有價值的見解。這本簡潔的小書提供了一系列的配方，幫助你使用易學的Python工具提取Twitter的信息金塊。每個配方都提供了關于解決方案是如何以及為什么工作的討論，所以你可以快速地調整它以適應你特定的需求。配方包括以下技術： 使用OAuth訪問Twitter數據 創建并分析轉推關系圖 使用流API實時收集推文 收集和分析朋友和關注者 發現友誼小組 從短URL匯總網頁 這本書是O’Reilly的《挖掘社交網絡》的完美伴侶。

TinyML，也就是微型機器學習，用于在資源受限的設備上實現機器學習，例如微控制器和嵌入式系統。如果你想利用這些低成本、低功耗但奇異強大的設備，那么這本書就是為你準備的。 這本書旨在增加TinyML應用程序的可用性，特別是對于缺乏資源或專業知識來開發和部署它們在基于微控制器的板上的專業人士。書中首先簡要介紹人工智能，包括解決復雜問題的經典方法。它還將幫助你熟悉適用于嵌入式設備和微控制器的不同ML模型開發和部署工具、庫和框架。書中將幫助你使用Arduino Nano RP2040板和Syntiant TinyML板構建一個空氣手勢數字識別系統和一個用于識別關鍵詞的AI項目。最后，書中總結了所涵蓋的概念，并簡要介紹了零樣本學習、單樣本學習、聯邦學習和MLOps等主題。 通過閱讀這本書，你將能夠輕松開發和部署端到端的Tiny ML解決方案。 你將學到什么 ● 學習如何使用Syntiant TinyML板構建關鍵詞識別系統。 ● 學習如何使用Arduino Nano RP2040構建空氣手勢數字識別系統。 ● 學習如何在Edge Impulse和Arduino IDE上測試和部署模型。 ● 獲取提高系統級性能的技巧。 ● 探索TinyML在各個行業中的不同實際用例。 這本書適合誰 本書適合物聯網開發者、系統工程師、軟件工程師、硬件工程師以及對將AI集成到他們的工作中感興趣的專業人士。這本書是對工程本科生的寶貴資源，他們對微控制器和物聯網設備感興趣，但可能不知道從何開始。

目錄

AI簡介

傳統ML生命周期

TinyML硬件和軟件平臺

實際應用案例

用TinyML進行的實驗

使用TinyML板的高級實現

持續改進

結論

這本迷你書是給想要學習如何使用大型語言模型構建應用的Python開發者的全面指南。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete闡述了GPT-4和ChatGPT的主要特性和優點，并解釋了它們的工作原理。你也會得到一個使用GPT-4和ChatGPT Python庫開發應用的逐步指南，包括文本生成，問答，和內容摘要工具。以清晰簡潔的語言寫就，"開發GPT-4和ChatGPT應用"書中包含了易于跟蹤的示例，幫助你理解并將概念應用到你的項目中。Python代碼示例可在GitHub倉庫中獲取，書中還包括一個關鍵術語的詞匯表。準備好在你的應用中利用大型語言模型的力量了嗎？那么這本書是必讀的。你將學習：ChatGPT和GPT-4的基本原理和優點以及它們的工作方式如何將這些模型集成到基于Python的應用中，進行NLP任務 如何使用Python的GPT-4或ChatGPT API開發應用，進行文本生成，問題回答，內容摘要等任務 高級GPT主題，包括提示工程，針對特定任務的模型微調，插件等等

利用機器和深度學習模型，使用PySpark在實時數據上構建應用程序。這本書對于那些想要學習使用這種語言來執行探索性數據分析和解決一系列商業挑戰的人來說是完美的。

您將從回顧PySpark的基礎知識開始，例如Spark的核心架構，并了解如何使用PySpark進行大數據處理，如數據攝取、清理和轉換技術。接下來，使用PySpark構建用于分析流數據的工作流，并比較各種流平臺。

然后，您將看到如何使用帶PySpark的氣流調度不同的Spark作業，并通過本書檢查調優機和深度學習模型進行實時預測。本書最后討論了圖幀以及在PySpark中使用圖算法執行網絡分析。書中提供的所有代碼都可以在Github的Python腳本中找到。

下一步，我們將學習深度學習，這種機器學習方法將在瞬間改變我們周圍的世界。在這本實用的書中，您將加快使用Facebook的開源PyTorch框架的關鍵思想，并獲得您需要創建自己的神經網絡的最新技能。

Ian Pointer向您展示了如何在基于云的環境中設置PyTorch，然后帶領您完成神經架構的創建，以方便對圖像、聲音、文本的操作，并深入了解每個元素。他還涵蓋了將遷移學習應用到圖像、調試模型和生產中的PyTorch的關鍵概念。

學習如何將深度學習模型部署到生產中 探索幾家領先公司的PyTorch用例 學習如何將轉移學習應用到圖像 使用在維基百科上訓練的模型應用尖端的NLP技術 使用PyTorch的torchaudio庫對基于卷積模型的音頻數據進行分類 使用TensorBoard和Flame圖調試PyTorch模型 將生產中的PyTorch應用部署在Docker容器和運行在谷歌云上的Kubernetes集群中

本書中的設計模式捕捉了機器學習中反復出現的問題的最佳實踐和解決方案。作者是三位谷歌工程師，他們列出了經過驗證的方法，以幫助數據科學家解決ML過程中的常見問題。這些設計模式將數百位專家的經驗整理成簡單、可接近的建議。

在這本書中，你會發現關于數據和問題表示、操作化、可重復性、可再現性、靈活性、可解釋性和公平性的30種模式的詳細解釋。每個模式都包含對問題的描述、各種可能的解決方案，以及針對您的情況選擇最佳技術的建議。

您將學習如何: 在訓練、評估和部署ML模型時，確定并減輕常見的挑戰 表示不同ML模型類型的數據，包括嵌入、特征交叉等 針對具體問題選擇合適的模型類型 構建一個魯棒的訓練循環，使用檢查點、分布策略和超參數調優 部署可擴展的ML系統，您可以重新訓練和更新這些系統，以反映新的數據 為利益相關者解釋模型預測，并確保模型公平地對待用戶

//www.oreilly.com/library/view/machine-learning-design/9781098115777/

Preface

1. The Need for Machine Learning Design Patterns

2. Data Representation Design Patterns

3. Problem Representation Design Patterns

4. Model Training Patterns

5. Design Patterns for Resilient Serving

6. Reproducibility Design Patterns

7. Responsible AI

8. Connected Patterns

Index

《數據科學導論》解釋重要的數據科學概念，并教你如何完成數據科學家的基本任務。我們將探索數據可視化、圖形數據庫、NoSQL的使用和數據科學過程。我們將使用Python語言和常見的Python庫，讓您親身體驗大規模處理數據的挑戰。了解Python如何讓您從大到需要存儲在多臺機器上的數據集中獲得見解，或者從快速移動到沒有一臺機器能夠處理它的數據集中獲得見解。本書為您提供了最流行的Python數據科學庫、Scikit-learn和statsmodel的實踐經驗。讀完這本書，你將擁有在數據科學領域開始職業生涯所需的堅實基礎。

獲得在日常工作中應用機器學習所需的信心。通過本實用指南，作者Matthew Kirk向您展示了如何在您的代碼中集成和測試機器學習算法，而沒有學術潛臺詞。

全書以圖形和突出顯示的代碼示例為特色，使用Python的Numpy、panda、Scikit-Learn和SciPy數據科學庫進行測試。如果你是一個軟件工程師或業務分析師，對數據科學感興趣，這本書將幫助你:

• 參考真實世界的例子來測試每一個算法，通過參與，動手練習
• 在開始編碼之前，應用測試驅動開發(TDD)來編寫和運行測試
• 探索使用數據提取和特性開發來改進您的機器學習模型的技術
• 注意機器學習的風險，如數據擬合不足或過擬合
• 使用k近鄰、神經網絡、集群和其他算法

掌握通過機器學習和深度學習識別和解決復雜問題的基本技能。使用真實世界的例子，利用流行的Python機器學習生態系統，這本書是你學習機器學習的藝術和科學成為一個成功的實踐者的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會您如何成功地思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目。

使用Python進行的實際機器學習遵循結構化和全面的三層方法，其中包含了實踐示例和代碼。

第1部分側重于理解機器學習的概念和工具。這包括機器學習基礎，對算法、技術、概念和應用程序的廣泛概述，然后介紹整個Python機器學習生態系統。還包括有用的機器學習工具、庫和框架的簡要指南。

第2部分詳細介紹了標準的機器學習流程，重點介紹了數據處理分析、特征工程和建模。您將學習如何處理、總結和可視化各種形式的數據。特性工程和選擇方法將詳細介紹真實數據集，然后是模型構建、調優、解釋和部署。

第3部分探討了多個真實世界的案例研究，涵蓋了零售、交通、電影、音樂、營銷、計算機視覺和金融等不同領域和行業。對于每個案例研究，您將學習各種機器學習技術和方法的應用。動手的例子將幫助您熟悉最先進的機器學習工具和技術，并了解什么算法最適合任何問題。

實用的機器學習與Python將授權您開始解決您自己的問題與機器學習今天!

你將學習：

• 執行端到端機器學習項目和系統
• 使用行業標準、開放源碼、健壯的機器學習工具和框架實現實踐示例
• 回顧描述機器學習和深度學習在不同領域和行業中的應用的案例研究
• 廣泛應用機器學習模型，包括回歸、分類和聚類。
• 理解和應用深度學習的最新模式和方法，包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

這本書是給誰看的 IT專業人士、分析師、開發人員、數據科學家、工程師、研究生

目錄：

Part I: Understanding Machine Learning

• Chapter 1: Machine Learning Basics
• Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
• Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
• Chapter 4: Feature Engineering and Selection
• Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
• Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
• Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
• Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
• Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
• Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
• Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision