カテゴリ コンピュータ用語集 ハードウェア モバイル・スマートフォン インターネット・Webデザイン ネットワーク プログラミング アプリケーション OS デザイン・グラフィックス 【楽天ブックスならいつでも送料無料】 楽天ブックス 4,400 円 （税抜き） 最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発 Lewis Tunstall Leandro von Werra オライリー・ジャパンキカイガクシュウエンジニアノタメノトランスフォーマーズ ルイス タンスタール レアンドロ フォン ウェラ 発行年月：2022年08月05日 予約締切日：2022年06月28日 ページ数：420p サイズ：単行本 ISBN：9784873119953 タンスタール，ルイス（Tunstall,Lewis） Hugging Faceの機械学習エンジニア。NLP、トポロジカルデータ解析、時系列などの領域で、スタートアップや企業向けの機械学習アプリケーションを構築してきた経験がある。理論物理学の博士号を持ち、オーストラリア、アメリカ、スイスで研究職を歴任。現在は、自然言語処理コミュニティのためのツールを開発し、その効果的な使い方を教えることに注力している フォン・ウェラ，レアンドロ（von Werra,Leandro）（フォンウェラ，レアンドロ） Hugging Faceのオープンソースチームの機械学習エンジニア。NLPプロジェクトを本番環境へ移行した経験が数年あり、機械学習スタック全体に取り組んできた。Transformerと強化学習を組み合わせたTRLというPythonライブラリの作者でもある ウルフ，トーマス（Wolf,Thomas） Hugging Faceの最高科学責任者兼共同設立者。彼のチームは、NLP研究を前に進め、民主化することを使命としている。Hugging Faceの共同設立に先立ち、物理学の博士号を取得し、その後法律の学位も取得した。物理学研究者、欧州特許弁護士としての経験がある 中山光樹（ナカヤマヒロキ） OSSデベロッパー。専門分野は機械学習と自然言語処理（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1章 入門Transformers/2章 テキスト分類/3章 Transformerの詳細/4章 多言語の固有表現認識/5章 テキスト生成/6章 要約/7章 質問応答/8章 Transformersの高速化/9章 ラベルのないまたは少ない状況への対応方法/10章 Transformerをゼロから学習する/11章 Transformerの未来 「Hugging Face Transformers」を使った自然言語処理の解説書。2017年の登場以来、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Hugging Faceの開発者らが、「Hugging Face Transformers」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他 この商品の詳細を調べる 本・雑誌・コミック » PC・システム開発 » その他 Runtime アーキテクチャ Tunstall Transformers Hugging
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 楽天ブックス 4,400 円 （税抜き） 最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発 Lewis Tunstall Leandro von Werra オライリー・ジャパンキカイガクシュウエンジニアノタメノトランスフォーマーズ ルイス タンスタール レアンドロ フォン ウェラ 発行年月：2022年08月05日 予約締切日：2022年06月28日 ページ数：420p サイズ：単行本 ISBN：9784873119953 タンスタール，ルイス（Tunstall,Lewis） Hugging Faceの機械学習エンジニア。NLP、トポロジカルデータ解析、時系列などの領域で、スタートアップや企業向けの機械学習アプリケーションを構築してきた経験がある。理論物理学の博士号を持ち、オーストラリア、アメリカ、スイスで研究職を歴任。現在は、自然言語処理コミュニティのためのツールを開発し、その効果的な使い方を教えることに注力している フォン・ウェラ，レアンドロ（von Werra,Leandro）（フォンウェラ，レアンドロ） Hugging Faceのオープンソースチームの機械学習エンジニア。NLPプロジェクトを本番環境へ移行した経験が数年あり、機械学習スタック全体に取り組んできた。Transformerと強化学習を組み合わせたTRLというPythonライブラリの作者でもある ウルフ，トーマス（Wolf,Thomas） Hugging Faceの最高科学責任者兼共同設立者。彼のチームは、NLP研究を前に進め、民主化することを使命としている。Hugging Faceの共同設立に先立ち、物理学の博士号を取得し、その後法律の学位も取得した。物理学研究者、欧州特許弁護士としての経験がある 中山光樹（ナカヤマヒロキ） OSSデベロッパー。専門分野は機械学習と自然言語処理（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1章 入門Transformers/2章 テキスト分類/3章 Transformerの詳細/4章 多言語の固有表現認識/5章 テキスト生成/6章 要約/7章 質問応答/8章 Transformersの高速化/9章 ラベルのないまたは少ない状況への対応方法/10章 Transformerをゼロから学習する/11章 Transformerの未来 「Hugging Face Transformers」を使った自然言語処理の解説書。2017年の登場以来、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Hugging Faceの開発者らが、「Hugging Face Transformers」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他 この商品の詳細を調べる 本・雑誌・コミック » PC・システム開発 » その他 Runtime アーキテクチャ Tunstall Transformers Hugging
