Produkt
KlappentextLeistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen Transformer haben die NLP-Welt im Sturm erobert
Von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch
Bietet einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP
Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden
Transformer haben sich seit ihrer Einführung nahezu über Nacht zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing entwickelt. Sie liefern die besten Ergebnisse für eine Vielzahl von Aufgaben bei der maschinellen Sprachverarbeitung. Wenn Sie Data Scientist oder Programmierer sind, zeigt Ihnen dieses praktische Buch, wie Sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren können.
Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln zum Einsatz, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots. In diesem Handbuch zeigen Ihnen Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die auch die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, anhand eines praktischen Ansatzes, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Sie werden schnell eine Vielzahl von Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition oder Question Answering kennenlernen, die Sie mit ihnen lösen können.
Lewis Tunstall ist Machine Learning Engineer bei Hugging Face. Der Schwerpunkt seiner Arbeit liegt derzeit auf der Entwicklung von Tools für die NLP-Community und darauf, Menschen zu schulen, diese effektiv zu nutzen. Leandro von Werra ist Machine Learning Engineer im Open-Source-Team von Hugging Face. Er konzentriert sich hauptsächlich auf Modelle, die Code generieren können, und auf die Zusammenarbeit mit der Community. Thomas Wolf ist Chief Science Officer und Mitgründer von Hugging Face. Sein Team hat sich der Aufgabe verschrieben, die KI-Forschung voranzutreiben und sie weiter zu demokratisieren.
Von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch
Bietet einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP
Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden
Transformer haben sich seit ihrer Einführung nahezu über Nacht zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing entwickelt. Sie liefern die besten Ergebnisse für eine Vielzahl von Aufgaben bei der maschinellen Sprachverarbeitung. Wenn Sie Data Scientist oder Programmierer sind, zeigt Ihnen dieses praktische Buch, wie Sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren können.
Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln zum Einsatz, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots. In diesem Handbuch zeigen Ihnen Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die auch die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, anhand eines praktischen Ansatzes, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Sie werden schnell eine Vielzahl von Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition oder Question Answering kennenlernen, die Sie mit ihnen lösen können.
Lewis Tunstall ist Machine Learning Engineer bei Hugging Face. Der Schwerpunkt seiner Arbeit liegt derzeit auf der Entwicklung von Tools für die NLP-Community und darauf, Menschen zu schulen, diese effektiv zu nutzen. Leandro von Werra ist Machine Learning Engineer im Open-Source-Team von Hugging Face. Er konzentriert sich hauptsächlich auf Modelle, die Code generieren können, und auf die Zusammenarbeit mit der Community. Thomas Wolf ist Chief Science Officer und Mitgründer von Hugging Face. Sein Team hat sich der Aufgabe verschrieben, die KI-Forschung voranzutreiben und sie weiter zu demokratisieren.
Details
Weitere ISBN/GTIN9783960107125
ProduktartE-Book
EinbandartE-Book
FormatPDF
Format Hinweis1 - PDF Watermark
FormatE107
Verlag
Erscheinungsjahr2023
Erscheinungsdatum11.02.2023
AuflageDeutsche Ausgabe
ReiheAnimals
Seiten432 Seiten
SpracheDeutsch
Dateigrösse34138 Kbytes
Artikel-Nr.10978363
Rubriken
Genre9201