蔵書情報
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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
No. |
所蔵館 |
資料番号 |
資料種別 |
配架場所 |
別置 |
帯出 |
状態 |
1 |
鶴舞 | 0238114334 | 一般和書 | 2階開架 | パソコン | | 貸出中 |
関連資料
この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。
Lewis Tunstall Leandro von Werra Thomas Wolf 中山光樹
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
請求記号 |
0076/07254/ |
書名 |
機械学習エンジニアのためのTransformers 最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発 |
著者名 |
Lewis Tunstall/著
Leandro von Werra/著
Thomas Wolf/著
|
出版者 |
オライリー・ジャパン
|
出版年月 |
2022.8 |
ページ数 |
27,394p |
大きさ |
24cm |
ISBN |
978-4-87311-995-3 |
原書名 |
原タイトル:Natural language processing with Transformers |
分類 |
007636
|
一般件名 |
言語情報処理
|
書誌種別 |
一般和書 |
内容紹介 |
Hugging Face Transformersを使った自然言語処理の解説書。Hugging Faceの開発者らが、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する。 |
タイトルコード |
1002210033719 |
要旨 |
「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。 |
目次 |
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 |
著者情報 |
タンスタール,ルイス 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(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) 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(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) ウルフ,トーマス 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(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) 中山 光樹 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) |
内容細目表:
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