Book Description: Building Transformer Models with PyTorch 20 - NLP, Computer Vision, and Speech Processing with PyTorch and Hugging Face Prem Timsina 2024 310 BPB Publications Summary: In this comprehensive guide, you'll learn how to build and fine-tune transformer models using PyTorch and Hugging Face's transformer library for various applications such as natural language processing (NLP), computer vision, speech processing, and tabular data processing. The book covers the foundational model architecture, including GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion, and the core principles for solving various problems with transformers. You'll also explore advanced topics such as model benchmarking, multimodal learning, reinforcement learning, and deploying and serving transformer models. This book is ideal for data scientists, ML engineers, and developers who want to enhance their knowledge of transformer models and integrate them into their existing software products. Introduction: The world is rapidly evolving, and technology is advancing at an unprecedented pace. As humans, it is essential to understand the process of technological evolution and its impact on our lives.

Построение моделей трансформаторов с помощью PyTorch 20 - NLP, Computer Vision и обработка речи с помощью PyTorch и Hugging Face Prem Timsina 2024 310 BPB Публикация Резюме: В этом подробном руководстве вы узнаете, как создавать и настраивать модели трансформеров с помощью PyTorch и библиотеки трансформеров Hugging Face для различных приложений, таких как обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение, обработка речи и табличная обработка данных. Книга охватывает фундаментальную модельную архитектуру, включая GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion и основные принципы решения различных проблем с трансформаторами. Вы также изучите расширенные темы, такие как сравнительный анализ моделей, мультимодальное обучение, обучение с подкреплением, а также развертывание и обслуживание моделей трансформаторов. Эта книга идеально подходит для специалистов по анализу данных, инженеров ML и разработчиков, которые хотят расширить свои знания о моделях трансформеров и интегрировать их в свои существующие программные продукты. Введение: мир быстро развивается, а технологии развиваются беспрецедентными темпами. Как людям, важно понимать процесс технологической эволюции и его влияние на нашу жизнь.

Construire des modèles de transformateurs avec PyTorch 20 - NLP, Computer Vision et traitement de la parole avec PyTorch et Hugging Face Bou Timsina 2024 310 Publication BPB Résumé : Dans ce guide détaillé, vous apprendrez comment créer et personnaliser des modèles de transformateurs avec PyTorch et Hugging Face Transformers Library pour diverses applications telles que le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement de données tabulaires. livre couvre l'architecture de modèle fondamentale, y compris GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion et les principes de base pour résoudre différents problèmes avec les transformateurs. Vous explorerez également des sujets avancés tels que l'analyse comparative des modèles, la formation multimodale, la formation avec des renforts, ainsi que le déploiement et la maintenance de modèles de transformateurs. Ce livre est idéal pour les spécialistes de l'analyse de données, les ingénieurs ML et les développeurs qui souhaitent élargir leurs connaissances sur les modèles de transformateurs et les intégrer dans leurs produits logiciels existants. Introduction : monde évolue rapidement et la technologie évolue à un rythme sans précédent. En tant qu'êtres humains, il est important de comprendre le processus d'évolution technologique et son impact sur nos vies.

Construcción de modelos de transformadores con PyTorch 20 - NLP, Computer Vision y procesamiento de voz con PyTorch y Hugging Face Prem Timsina 2024 310 BPB Publicación Resumen: En esta guía detallada, aprenderá a crear y personalizar modelos de transformadores con PyTorch y la biblioteca de transformadores Hugging Face para una variedad de aplicaciones, como procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora, procesamiento de voz y procesamiento de datos en tablas. libro cubre una arquitectura modelo fundamental que incluye GPT, VIT, Whisper, AmbTransformer, Stable Diffusion y los principios básicos para resolver diversos problemas de transformadores. También aprenderá temas avanzados como el análisis comparativo de modelos, el aprendizaje multimodal, el entrenamiento con refuerzos y la implementación y mantenimiento de modelos de transformadores. Este libro es ideal para los especialistas en análisis de datos, ingenieros de ML y desarrolladores que desean ampliar sus conocimientos sobre los modelos de transformadores e integrarlos en sus productos de software existentes. Introducción: el mundo está evolucionando rápidamente y la tecnología está evolucionando a un ritmo sin precedentes. Como seres humanos, es importante entender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en nuestras vidas.

Costruzione di modelli di trasformatori con PyTorch 20 - NLP, Computer Vision e elaborazione vocale con PyTorch e Hugging Face Prem Timsina 2024 310 BPB Pubblicazione curriculum: In questa guida dettagliata si imparerà a creare e personalizzare modelli di trasformatori con la PyTorch e la libreria di trasformatori Hugging Face per diverse applicazioni, come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la visione del computer, l'elaborazione vocale e l'elaborazione tabulare dei dati. Il libro comprende un'architettura di modello fondamentale, tra cui GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stabile Difference e i principi di base per risolvere i vari problemi con i trasformatori. È inoltre possibile esaminare argomenti avanzati quali l'analisi comparativa dei modelli, l'apprendimento multimodale, la formazione con rinforzi e l'installazione e la manutenzione dei modelli trasformatori. Questo libro è ideale per esperti di analisi dei dati, ingegneri ML e sviluppatori che desiderano ampliare le loro conoscenze sui modelli di trasformazione e integrarli nei loro prodotti software esistenti. Introduzione: il mondo sta evolvendo rapidamente e la tecnologia sta evolvendo a un ritmo senza precedenti. Come esseri umani, è importante comprendere l'evoluzione tecnologica e il suo impatto sulle nostre vite.

Erstellung von Transformatormodellen mit PyTorch 20 - NLP, Computer Vision und Sprachverarbeitung mit PyTorch und Hugging Face Prem Timsina 2024 310 BPB Veröffentlichung Zusammenfassung: In diesem ausführlichen Tutorial erfahren e, wie e Transformatormodelle mit PyTorch und der Hugging Face Transformer Library für verschiedene Anwendungen wie Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Sprachverarbeitung und tabellarische Datenverarbeitung erstellen und anpassen. Das Buch behandelt grundlegende Modellarchitekturen wie GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion und grundlegende Prinzipien zur Lösung verschiedener Transformatorprobleme. e werden auch fortgeschrittene Themen wie Modellvergleiche, multimodales Training, Verstärkungstraining sowie den Einsatz und die Wartung von Transformatormodellen untersuchen. Dieses Buch ist ideal für Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Entwickler, die ihr Wissen über Transformatormodelle erweitern und in ihre bestehenden Softwareprodukte integrieren möchten. Einleitung: Die Welt entwickelt sich schnell und die Technologie entwickelt sich in einem beispiellosen Tempo. Als Menschen ist es wichtig, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf unser ben zu verstehen.

Modele transformatorów budowlanych z PyTorch 20 - NLP, Computer Vision i przetwarzania mowy z PyTorch i przytulania Face Prem Timsina 2024 310 BPB Podsumowanie publikacji: W tym szczegółowym przewodniku dowiesz się, jak tworzyć i dostosowywać modele transformatorów za pomocą PyTorch i biblioteki transformatorów przytulania twarzy do różnych zastosowań, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), wizja komputera, przetwarzanie mowy i przetwarzanie danych tabelarnych. Książka obejmuje podstawową architekturę modelu, w tym GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stabilna dyfuzja i podstawowe zasady rozwiązywania różnych problemów transformatora. Będziesz również uczyć się zaawansowanych tematów, takich jak benchmarking modelu, szkolenia multimodalne, szkolenia wzmacniające, i wdrożenie i konserwacja modelu transformatora. Ta książka jest idealna dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów ML i programistów, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat modeli transformatorów i zintegrować je z istniejącymi produktami oprogramowania. Wprowadzenie: Świat rozwija się szybko, a technologia rozwija się w bezprecedensowym tempie. Jako ludzie, ważne jest, aby zrozumieć proces ewolucji technologicznej i jej wpływ na nasze życie.

בניית דגמי שנאים עם PyTorch 20 - NLP, מחשב ראייה ועיבוד דיבור עם PyTorch ו Hugging Face Prem Timsina 2024 310 BPB Publishing Summary: במדריך מפורט זה, תלמד כיצד ליצור ולהתאים אישית מודלים של שנאים באמצעות PyTorch וספריית השנאי Hugging Face ליישומים שונים כגון עיבוד שפה טבעית (NLP), ראייה ממוחשבת, עיבוד דיבור ועיבוד נתונים טבולריים. הספר עוסק בארכיטקטורת מודל יסודי, כולל GPT, VIT, לחישה, TabTransformer, Stable Diffusion ועקרונות בסיסיים לפתרון בעיות שנאים שונות. אתה גם תלמד נושאים מתקדמים כמו סימון מודל ספסל, אימונים רב-מודליים, אימוני חיזוק, ופריסת מודל שנאים ותחזוקה. ספר זה הוא אידיאלי למדעני נתונים, מהנדסי ML ומפתחים שרוצים להרחיב את הידע שלהם על מודלים שנאים ולשלב אותם במוצרי התוכנה הקיימים שלהם. מבוא: העולם מתפתח מהר והטכנולוגיה מתקדמת בקצב חסר תקדים. כבני אדם, חשוב להבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית ואת השפעתה על חיינו.''

PyTorch 20 ile bina trafo modelleri - NLP, PyTorch ile Bilgisayar Görüşü ve konuşma işleme ve Sarılma Yüz Prem Timsina 2024 310 BPB Yayın Özeti: Bu ayrıntılı kılavuzda, doğal dil işleme (NLP), bilgisayar görüşü, konuşma işleme ve tablo veri işleme gibi çeşitli uygulamalar için PyTorch ve Hugging Face trafo kütüphanesini kullanarak trafo modellerinin nasıl oluşturulacağını ve özelleştirileceğini öğreneceksiniz. Kitap, GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion ve çeşitli transformatör problemlerini çözmek için temel prensipleri içeren temel model mimarisini kapsar. Ayrıca model kıyaslama, multimodal eğitim, takviye eğitimi ve transformatör modeli dağıtımı ve bakımı gibi gelişmiş konuları da öğreneceksiniz. Bu kitap, transformatör modelleri hakkındaki bilgilerini genişletmek ve bunları mevcut yazılım ürünlerine entegre etmek isteyen veri bilimcileri, ML mühendisleri ve geliştiricileri için idealdir. Dünya hızla gelişiyor ve teknoloji benzeri görülmemiş bir hızla ilerliyor. İnsanlar olarak, teknolojik evrim sürecini ve yaşamlarımız üzerindeki etkisini anlamak önemlidir.

نماذج محولات البناء مع PyTorch 20 - NLP ورؤية الكمبيوتر ومعالجة الكلام باستخدام PyTorch و Hugging Face Prem Timsina 2024 310 BPB ملخص المنشور: في هذا الدليل التفصيلي، ستتعلم كيفية إنشاء وتخصيص نماذج المحولات باستخدام PyTorch ومكتبة محولات Hugging Face لتطبيقات مختلفة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر ومعالجة الكلام ومعالجة البيانات الجدولية. يغطي الكتاب بنية النموذج الأساسية، بما في ذلك GPT و VIT و Whisper و TabTransformer و Stable Diffusion والمبادئ الأساسية لحل مشاكل المحولات المختلفة. ستتعلم أيضًا موضوعات متقدمة مثل وضع المعايير النموذجية والتدريب متعدد الوسائط والتدريب على التعزيز ونشر نموذج المحول وصيانته. هذا الكتاب مثالي لعلماء البيانات ومهندسي ML والمطورين الذين يرغبون في توسيع معرفتهم بنماذج المحولات ودمجها في منتجاتهم البرمجية الحالية. مقدمة: العالم يتطور بسرعة والتكنولوجيا تتقدم بوتيرة غير مسبوقة. كبشر، من المهم فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على حياتنا.

PyTorch 20-NLP, Computer Vision 및 PyTorch 및 Hugging Face Prem Timsina 2024 310 BPB 출판 요약을 사용한 음성 처리를 통한 빌딩 변압기 모델: 이 자세한 안내서에서는 자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전, 음성 처리 및 표 데이터 처리와 같은 다양한 응용 프로그램을 위해 PyTorch 및 Hugging Face 변압기 라이브러리를 사용하여 변압기 모델을 작성하고 사용자 정의하는 방법을 배웁니다. 이 책은 GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion 및 다양한 변압기 문제를 해결하기위한 기본 원칙을 포함한 기본 모델 아키텍처를 다룹니다. 또한 모델 벤치마킹, 멀티 모달 교육, 강화 교육 및 변압기 모델 배포 및 유지 보수와 같은 고급 주제를 배웁니다. 이 책은 변압기 모델에 대한 지식을 넓히고 기존 소프트웨어 제품에 통합하려는 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 개발자에게 이상적입니다. 소개: 세계는 빠르게 발전하고 있으며 기술은 전례없는 속도로 발전하고 있습니다. 인간으로서 기술 진화 과정과 우리의 삶에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다.

PyTorch 20を搭載した変圧器モデルの構築-NLP、 PyTorchとHugging Face Prem Timsina 2024 310 BPB Publication Summary： この詳細なガイドでは、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、音声処理、表形式データ処理などのさまざまなアプリケーション向けに、PyTorchとHugging Faceトランスフォーマライブラリを使用してトランスモデルを作成およびカスタマイズする方法を学びます。この本は、GPT、 VIT、 Whisper、 TabTransformer、 Stable Diffusion、およびさまざまなトランス問題を解決するための基本原則を含む基本的なモデルアーキテクチャをカバーしています。また、モデルベンチマーク、マルチモーダルトレーニング、強化トレーニング、トランスモデルの展開とメンテナンスなどの高度なトピックも学びます。この本は、トランスモデルの知識を拡張し、既存のソフトウェア製品に統合したいデータサイエンティスト、MLエンジニア、開発者に最適です。はじめに：世界は急速に進化しており、テクノロジーは前例のないペースで進歩しています。人間としては、技術進化の過程とその影響が私たちの生活に及ぼす影響を理解することが重要です。

使用PyTorch 20-NLP、計算機視覺和語音處理構建變壓器模型,使用PyTorch和Hugging Face Prem Timsina 2024 310 BPB發布摘要： 在此詳細指南中，您將了解如何使用PyTorch和Hugging Face變壓器庫創建和配置變壓器模型，以用於各種應用程序，例如自然語言處理（NLP），計算機視覺，語音處理和表數據處理。該書涵蓋了基本模型體系結構，包括GPT，VIT，Whisper，TabTransformer，Stable Diffusion以及解決各種變壓器問題的基本原理。您還可以探索高級主題，如模型比較分析、多模式培訓、強化培訓以及變壓器模型的部署和維護。本書非常適合數據分析專家、ML工程師和開發人員,他們希望擴大對變壓器模型的了解,並將它們集成到他們現有的軟件產品中。介紹：世界發展迅速，技術以前所未有的速度發展。作為人類，了解技術進化的過程及其對我們的生活的影響很重要。