0
0
Кошик
Ваш кошик порожній!
Це ніколи не пізно виправити :)

Natural Language Processing with Transformers. Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf

Natural Language Processing with Transformers. Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
В наявності
Код: WM-021732
1250₴
Оплата
Післяплата (Нова Пошта)
Післяплата (Нова Пошта)
Безготівковий розрахунок (IBAN)
Безготівковий розрахунок (IBAN)

Опис Natural Language Processing with Transformers. Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf

Natural Language Processing with Transformers by Lewis Tunstall, Leandro von Werra, and Thomas Wolf is a definitive guide to mastering transformer-based architectures for natural language processing (NLP). This book introduces the latest advancements in transformer models—from the underlying principles to practical applications in real-world scenarios.

What You’ll Learn

  • Transformer Fundamentals:
    Understand the architecture behind transformers, including self-attention, encoder-decoder structures, and the pre-training techniques that power modern NLP.

  • Practical Implementation:
    Learn how to use popular libraries like Hugging Face Transformers to build, fine-tune, and deploy NLP models for tasks such as text classification, summarization, question answering, and translation.

  • Hands-On Tutorials:
    Work through practical, code-driven examples that guide you step-by-step in creating your own transformer-based projects.

  • Optimization and Evaluation:
    Discover best practices for handling large datasets, optimizing model performance, and assessing the effectiveness of your NLP solutions.

  • Real-World Applications:
    Explore case studies and real-world scenarios that illustrate how transformers are transforming industries and driving innovation in NLP.

Why Choose This Book?

  • Expert Insights:
    Authored by leading experts in the field, including members of the Hugging Face team, offering both deep theoretical insights and practical experience.

  • Comprehensive Coverage:
    Combines a thorough explanation of the core concepts with actionable tutorials, making complex topics accessible to both beginners and experienced practitioners.

  • Future-Proof Your Skills:
    Stay ahead in the rapidly evolving field of NLP by learning state-of-the-art techniques and understanding emerging trends and ethical considerations.

Whether you’re new to natural language processing or looking to elevate your skills with cutting-edge transformer models, Natural Language Processing with Transformers equips you with the knowledge and tools to excel in one of today’s most exciting areas of AI.

Основні характеристики Natural Language Processing with Transformers. Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf

Основні характеристики
Автор Lewis Tunstall, Leandro von Werra
Обкладинка М'яка
Кількість сторінок 406
Мова видання Англійська
Ілюстрації Кольорові
Тип поліграфічного паперу Офсетний
Формат 155х220 мм

Відгуки про Natural Language Processing with Transformers. Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf

0
0
1
0%
2
0%
3
0%
4
0%
5
0%

Немає відгуків про цей товар.

Питання та відповіді (FAQ) Natural Language Processing with Transformers. Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf

Немає запитань про цей товар.
Natural Language Processing with Transformers. Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
Natural Language Processing with Transformers. Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
Код: WM-021732
В наявності
1250₴
Нещодавно переглянуті
Модель:WM-022918
Під замовлення
700₴
Модель:WM-006934
Під замовлення
195₴
1984
Модель:WM-025719
Під замовлення
200₴
Графові алгоритми (кольорова) Марк Нідхем
Модель:WM-018973
Є в наявності
680₴
Модель:WM-001561
Немає на складі
330₴
Досконалий алгоритм. Основи Рафгарден Т
Модель:WM-023312
Під замовлення
550₴
Модель:WM-025709
Є в наявності
210₴
Харківський вимір. Фотоальбом
Модель:WM-009691
Є в наявності
950₴
Шанувальник. Анна Джейн
Модель:WM-009718
Є в наявності
250₴
Модель:WM-020981
У наявності
250₴
icon_teleg icon_viber icon_whatsapp icon_mes icon_email icon_callback