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.

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.

''

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。