Description
현대 디지털 시대의 혁명적인 딥러닝 모델,
트랜스포머를 마스터해 봅시다.
트랜스포머를 마스터해 봅시다.
이 책은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 트랜스포머(transformer) 모델의 혁신적 발전을 심도 있게 탐구합니다. 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)를 위한 언어 모델링, 챗봇, 텍스트 요약, 음성 인식, 기계 번역 등의 응용 분야에서 트랜스포머 모델의 역할은 중요합니다. 특히, BERT와 GPT-3와 같은 모델들이 RNN과 CNN을 대체하며 더 높은 성능을 보이는 과정을 상세히 설명합니다.
트랜스포머의 셀프-어텐션 메커니즘과 병렬 처리 능력은 대규모 데이터 학습을 가능하게 하며, 이는 NLP 작업의 판도를 바꾸고 있습니다. 이 책은 파이썬, 파이토치, 텐서플로우 등의 도구를 사용하여 언어 이해의 핵심 요소를 다루고, 다양한 트랜스포머 모델의 아키텍처를 분석합니다. 또한 GPT-4와 같은 대규모 모델의 학습과 응용을 통해 AI의 최신 동향을 파악할 수 있습니다.
【 대상 독자층 】
- 파이썬 프로그래밍에 익숙한 딥러닝 및 NLP 실무자
- 자연어 이해 도입을 원하는 데이터 분석가와 데이터 과학자
트랜스포머의 셀프-어텐션 메커니즘과 병렬 처리 능력은 대규모 데이터 학습을 가능하게 하며, 이는 NLP 작업의 판도를 바꾸고 있습니다. 이 책은 파이썬, 파이토치, 텐서플로우 등의 도구를 사용하여 언어 이해의 핵심 요소를 다루고, 다양한 트랜스포머 모델의 아키텍처를 분석합니다. 또한 GPT-4와 같은 대규모 모델의 학습과 응용을 통해 AI의 최신 동향을 파악할 수 있습니다.
【 대상 독자층 】
- 파이썬 프로그래밍에 익숙한 딥러닝 및 NLP 실무자
- 자연어 이해 도입을 원하는 데이터 분석가와 데이터 과학자
트랜스포머로 시작하는 자연어 처리 : 자연어 처리 기초부터 BERT, RoBERTa, 코파일럿, GPT-4 모델까지
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