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Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NT.EIA Tuns / College 6c - Informatik & Computer	Status: Verfügbar	Frist:	Vorbestellungen: 0
Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NT.EIA Tuns / College 6c - Informatik & Computer	Status: Entliehen	Frist: 17.05.2024	Vorbestellungen: 0

Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen

- Transformer haben die NLP-Welt im Sturm erobert: Erhalten Sie einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP

- Das Buch wurde von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch, verfasst

- Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden

 

Transformer liefern hervorragende Ergebnisse bei der maschinellen Sprachverarbeitung und haben sich in den letzten Jahren zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing (NLP) entwickelt. Dieses Praxisbuch zeigt Data Scientists und Programmierer*innen, wie sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren. Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots zum Einsatz.

 

Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, erklären in diesem Buch, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren. Sie erfahren, wie Transformer für eine Vielzahl von Aufgaben erfolgreich eingesetzt werden können.

 

- Erstellen, debuggen und optimieren Sie Transformer-Modelle für zentrale NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung, Named Entity Recognition oder Question Answering

- Lernen Sie, wie Transformer für sprachenübergreifendes Transfer Learning verwendet werden

- Wenden Sie Transformer auf reale Anwendungsfälle an, bei denen nur auf wenige gelabelte Daten zurückgegriffen werden kann

- Optimieren Sie Transformer-Modelle für das Deployment mit Techniken wie Distillation, Pruning und Quantisierung

- Trainieren Sie Transformer von Grund auf und lernen Sie, wie sie auf mehreren GPUs und verteilten Umgebungen skalieren

 

(Verlagstext)