Современные поисковые системы выходят далеко за рамки простого сопоставления поисковых запросов с базой данных. Прочитав эту книгу, вы получите знания и навыки, необходимые для разработки продвинутых поисковых приложений на основе ИИ, способных автоматически обучаться на основе каждого обновления контента и взаимодействия с пользователем. Ключевые понятия и методы проиллюстрированы доступными для понимания примерами. Весь код книги написан на Python и поставляется в блокнотах Jupyter, работающих в контейнерах Docker. Эта книга предназначена для инженеров поисковых систем, инженеров-программистов и специалистов по данным, которые хотят узнать, как создавать передовые поисковые системы, интегрирующие новейшие методы машинного обучения, чтобы обеспечить более предметно-ориентированный и интеллектуальный поиск. Технические читатели, которые хотят извлечь максимальную пользу из этой книги, могут следовать примерам кода Python.

Введение в информационный поиск — это первый учебник, который содержит взаимосвязанное изложение проблем классического информационного поиска и поиска в вебе, включая смежные задачи классификации и кластеризации текстов. Учебник написан с позиций информатики (Computer Science) и содержит современное изложение всех аспектов проектирования и реализации систем сбора, индексирования и поиска документов, методов оценки таких систем, а также введение в методы машинного обучения на базе коллекций текстов. Несмотря на то что учебник задуман как вводный курс по информационному поиску, он будет интересен исследователям и профессионалам.