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Introduction to Transformers for Nlp: With the Hugging Face Library and Models to Solve Problems
Erhalten Sie eine praktische Einführung in die Transformer-Architektur anhand der Hugging Face-Bibliothek. Dieses Buch erklärt, wie Transformers die KI-Domäne verändern, insbesondere im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache.
Dieses Buch behandelt die Transformer-Architektur und ihre Bedeutung für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Es beginnt mit einer Einführung in NLP und einer Entwicklung von Sprachmodellen von n-Grammen zu einer Transformer-basierten Architektur. Anschließend werden einige grundlegende Transformers-Beispiele unter Verwendung der Google-Colab-Engine vorgestellt. Dann werden das Hugging Face-Ökosystem und die verschiedenen Bibliotheken und Modelle vorgestellt, die von diesem System bereitgestellt werden. Anschließend werden Sprachmodelle wie Google BERT anhand von Beispielen erläutert, bevor die Hugging Face API unter Verwendung verschiedener Sprachmodelle für Aufgaben wie Satzklassifizierung, Stimmungsanalyse, Zusammenfassung und Texterstellung vorgestellt wird.
Nach Abschluss von Introduction to Transformers for NLP werden Sie Transformer-Konzepte verstehen und in der Lage sein, Probleme mit der Hugging Face-Bibliothek zu lösen.
Was Sie lernen werden
⬤ Sprachmodelle und ihre Bedeutung in NLP und NLU (Natural Language Understanding) verstehen
⬤ Beherrschen Sie die Transformer-Architektur anhand praktischer Beispiele.
⬤ Verwendung der Hugging Face Bibliothek in Transformer-basierten Sprachmodellen.
⬤ Erstellen Sie einen einfachen Code-Generator in Python, der auf der Transformer-Architektur basiert.
Für wen dieses Buch gedacht istData Scientists und Softwareentwickler, die ihre Fähigkeiten in NLP und NLU (Natural Language Understanding) ausbauen möchten.
| ISBN: | 9781484288436 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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