Bewertung:
Das Buch ist ein umfassender Leitfaden für Transformers in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), der für seine detaillierten Erklärungen, praktischen Beispiele und aktuellen Inhalte zu verschiedenen Modellen wie BERT und GPT gelobt wird. Während es für diejenigen, die über ein grundlegendes Verständnis von Deep Learning und NLP verfügen, eine hervorragende Ressource darstellt, kann es für absolute Anfänger aufgrund der vorausgesetzten Vorkenntnisse zu kurz kommen.
Vorteile:⬤ Detaillierte Erklärungen von Transformers und Modellen wie BERT und GPT.
⬤ Starker praktischer Ansatz mit Code-Beispielen und praktischen Anleitungen.
⬤ Umfassende Abdeckung von NLP-Anwendungen und -Aufgaben.
⬤ Gut strukturiert für fortgeschrittene Lernende und Praktiker.
⬤ Aktueller Inhalt zu den neuesten NLP-Methoden.
⬤ Setzt beträchtliche Vorkenntnisse in NLP voraus, was es für Anfänger möglicherweise unzugänglich macht.
⬤ Einige Code-Beispiele funktionieren nicht oder müssen modifiziert werden.
⬤ Es fehlt eine starke theoretische Einführung in Transformers, wodurch einige Konzepte unklar bleiben könnten.
⬤ Einige Leser empfanden das Buch eher als eine Sammlung von bereits vorhandenem Material denn als neue Erkenntnisse.
⬤ Mehrere Kritiken erwähnten Fehler in Formeln und Code-Bugs.
(basierend auf 32 Leserbewertungen)
Transformers for Natural Language Processing: Build innovative deep neural network architectures for NLP with Python, PyTorch, TensorFlow, BERT, RoBER
Werden Sie zum KI-Experten für Sprachverständnis, indem Sie den Quantensprung der neuronalen Netzwerkmodelle von Transformer meistern.
Hauptmerkmale
⬤ Erstellen und implementieren Sie hochmoderne Sprachmodelle, wie z. B. das ursprüngliche Transformer, BERT, T5 und GPT-2, mit Konzepten, die klassische Deep-Learning-Modelle übertreffen.
⬤ Führen Sie praktische Anwendungen in Python mit Google Colaboratory Notebooks durch, ohne dass Sie etwas auf einem lokalen Rechner installieren müssen.
⬤ Lernen Sie Trainingstipps und alternative Methoden zum Sprachverständnis kennen, um wichtige Schlüsselkonzepte zu veranschaulichen.
Buchbeschreibung
Die Transformer-Architektur hat sich als revolutionär erwiesen, da sie die klassischen RNN- und CNN-Modelle, die heute verwendet werden, übertrifft. Mit einem "apply-as-you-learn"-Ansatz untersucht Transformers for Natural Language Processing in großer Ausführlichkeit das Deep Learning für maschinelle Übersetzungen, Sprache-zu-Text, Text-zu-Sprache, Sprachmodellierung, Fragenbeantwortung und viele weitere NLP-Domänen mit Transformers.
Das Buch führt Sie durch NLP mit Python und untersucht verschiedene herausragende Modelle und Datensätze innerhalb der Transformers-Architektur, die von Pionieren wie Google, Facebook, Microsoft, OpenAI und Hugging Face entwickelt wurden.
Das Buch schult Sie in drei Stufen. In der ersten Phase werden Sie in Transformator-Architekturen eingeführt, beginnend mit dem ursprünglichen Transformator, bevor Sie zu RoBERTa-, BERT- und DistilBERT-Modellen übergehen. Sie werden Trainingsmethoden für kleinere Transformatoren kennenlernen, die in einigen Fällen GPT-3 übertreffen können. In der zweiten Phase werden Sie Transformatoren für Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG) anwenden. In der dritten Phase schließlich lernen Sie fortgeschrittene Sprachverstehensverfahren kennen, wie die Optimierung von Datensätzen sozialer Netzwerke und die Erkennung von Fake News.
Am Ende dieses NLP-Buches werden Sie Transformatoren aus kognitionswissenschaftlicher Sicht verstehen und in der Lage sein, von Tech-Giganten vortrainierte Transformatormodelle auf verschiedene Datensätze anzuwenden.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Nutzen Sie die neuesten vortrainierten Transformer-Modelle.
⬤ Verstehen Sie die Funktionsweise des ursprünglichen Transformer, GPT-2, BERT, T5 und anderer Transformer-Modelle.
⬤ Erstellen Sie sprachverstehende Python-Programme mit Konzepten, die klassische Deep-Learning-Modelle übertreffen.
⬤ Eine Vielzahl von NLP-Plattformen nutzen, darunter Hugging Face, Trax und AllenNLP.
⬤ Wenden Sie Python, TensorFlow und Keras-Programme auf Sentiment-Analyse, Textzusammenfassung, Spracherkennung, maschinelle Übersetzungen und mehr an.
⬤ Messen Sie die Produktivität der wichtigsten Transformatoren, um ihren Umfang, ihr Potenzial und ihre Grenzen in der Produktion zu definieren.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Da das Buch keine grundlegenden Programmierkenntnisse vermittelt, müssen Sie mit neuronalen Netzen, Python, PyTorch und TensorFlow vertraut sein, um deren Implementierung mit Transformers zu erlernen.
Zu den Lesern, die am meisten von diesem Buch profitieren können, gehören Deep-Learning- und NLP-Praktiker, Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die eine Einführung in das KI-Sprachverständnis wünschen, um die zunehmenden Mengen an sprachgesteuerten Funktionen zu verarbeiten.
| ISBN: | 9781800565791 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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