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
- ページ数
- ３９４ｐ
- ISBN
- 978-4-87311-995-3
- 著者情報
- タンスタール，ルイス（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（フォンウェラ，レアンドロ）（ｖｏｎ Ｗｅｒｒａ，Ｌｅａｎｄｒｏ）
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（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
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商品説明
「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。
Hugging Faceの開発者による解説書！
「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。
商品詳細
- 出版社名
- オライリー・ジャパン
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ
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