Aprendizaje profundo para la búsqueda

Opiniones de los lectores

El libro «Deep Learning for Search» es elogiado por su bella redacción y su accesibilidad, que facilita la comprensión de temas técnicos. Ofrece ejemplos prácticos con Java y Apache Lucene, por lo que se adapta bien a los interesados en las tecnologías de búsqueda. Sin embargo, algunos lectores opinan que se centra demasiado en Lucene, que carece de profundidad en los conceptos de aprendizaje profundo y que puede no satisfacer las expectativas de los usuarios experimentados que buscan conocimientos más avanzados.

⬤ Bellamente escrito y fácil de leer, comparable a una novela.
⬤ Proporciona ejemplos prácticos utilizando Java y Apache Lucene.
⬤ Buena introducción a los conceptos del aprendizaje profundo.
⬤ Ofrece ideas útiles aplicables en el trabajo profesional.

⬤ Le falta profundidad en el aprendizaje profundo, centrándose demasiado en Apache Lucene.
⬤ Puede resultar decepcionante para lectores con experiencia significativa en Lucene o tecnologías relacionadas.
⬤ Tema de nicho que puede no resultar atractivo para un público más amplio.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Deep Learning for Search

Contenido del libro:

Resumen

Deep Learning for Search te enseña a mejorar la eficacia de tus búsquedas implementando técnicas basadas en redes neuronales. Cuando termines el libro, estarás listo para construir motores de búsqueda increíbles que ofrezcan los resultados que tus usuarios necesitan y que mejoren con el paso del tiempo.

Prólogo de Chris Mattmann.

La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.

Acerca de la tecnología

El aprendizaje profundo supera los retos de búsqueda más difíciles, como 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 aprendizaje profundo sin necesidad de tener conocimientos profundos de ciencia de datos o procesamiento del lenguaje natural (PLN). Este libro le mostrará cómo.

Acerca del libro

Deep Learning for Search le enseña a mejorar los resultados de búsqueda con redes neuronales. Repasará cómo DL se relaciona con los conceptos básicos de búsqueda como la indexación y la clasificación. A continuación, verá ejemplos detallados para mejorar su búsqueda con técnicas de DL utilizando Apache Lucene y Deeplearning4j. A medida que avance el libro, explorará temas avanzados como la búsqueda a través de imágenes, la traducción de las consultas de los usuarios y el diseño de motores de búsqueda que mejoran a medida que aprenden.

Contenido

⬤ Clasificaciones precisas y relevantes.

⬤ Búsqueda en varios idiomas.

⬤ Búsqueda de imágenes basada en el contenido.

⬤ Búsqueda con recomendaciones.

Acerca del lector

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

Sobre el Autor

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

Actualmente trabaja en Adobe, desarrollando componentes de infraestructura de búsqueda e indexación, e investigando en las áreas de procesamiento de lenguaje natural, recuperación de información y aprendizaje profundo. Ha presentado charlas sobre búsqueda y aprendizaje automático en conferencias como BerlinBuzzwords, International Conference on Computational Science, ApacheCon y EclipseCon, entre otras. Puedes encontrarle en Twitter en @tteofili.

ÍNDICE

PARTE 1 - LA BÚSQUEDA SE ENCUENTRA CON EL APRENDIZAJE PROFUNDO.

⬤ Búsqueda neuronal.

⬤ Generación de sinónimos.

PARTE 2 - LANZANDO REDES NEURONALES A UN MOTOR DE BÚSQUEDA.

⬤ De la recuperación simple a la generación de texto.

⬤ Sugerencias de consulta más sensibles.

⬤ Ranking de resultados de búsqueda con incrustación de palabras.

⬤ Incrustación de documentos para clasificaciones y recomendaciones.

PARTE 3 - UN PASO MÁS ALLÁ.

⬤ Búsqueda en varios idiomas.

⬤ Búsqueda de imágenes basada en el contenido.

⬤ Un vistazo al rendimiento.