{"product_id":"natural-language-processing-with-transformers","title":"Verarbeitung natürlicher Sprache mit Transformatoren","description":"\u003cp data-start=\"385\" data-end=\"791\"\u003e Dieses Buch bietet eine praxisorientierte Anleitung zur Verwendung von Transformer-Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Fokus auf das leistungsstarke Ökosystem von Hugging Face. Es behandelt Schlüsselkonzepte des Deep Learning, der Modelloptimierung und des Deployments anhand praktischer Beispiele in Python. Die Autoren führen die Leser durch die Implementierung modernster NLP-Anwendungen mit Bibliotheken wie Transformers, PyTorch und TensorFlow.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3 data-start=\"793\" data-end=\"821\"\u003e \u003cstrong data-start=\"797\" data-end=\"819\"\u003eWarum Sie dieses Buch lesen sollten\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cul data-start=\"822\" data-end=\"1268\"\u003e\n\n\u003cli data-start=\"822\" data-end=\"907\"\u003e Lernen Sie die Grundlagen von Transformer-Architekturen kennen, einschließlich BERT, GPT und T5.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli data-start=\"908\" data-end=\"999\"\u003e Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit den Tools von Hugging Face zum Trainieren und Feinabstimmen von Modellen.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli data-start=\"1000\" data-end=\"1106\"\u003e Erkunden Sie reale NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung, Fragebeantwortung und maschinelle Übersetzung.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli data-start=\"1107\" data-end=\"1188\"\u003e Modelloptimierung, Leistungsoptimierung und Bereitstellungsstrategien verstehen.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli data-start=\"1189\" data-end=\"1268\"\u003e Geeignet sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Anwender im Bereich maschinelles Lernen.\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003ch3 data-start=\"1270\" data-end=\"1297\"\u003e \u003cstrong data-start=\"1274\" data-end=\"1295\"\u003eÜber die Autoren\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/h3\u003e\n\n \u003cp data-start=\"1298\" data-end=\"1483\"\u003eLewis Tunstall ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen mit Spezialisierung auf NLP und Transformer-basierte Modelle. Er beteiligt sich an Open-Source-KI-Projekten und arbeitet an realen NLP-Anwendungen.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp data-start=\"1485\" data-end=\"1641\"\u003e Leandro Von Werra ist Datenwissenschaftler und Forscher im Bereich maschinelles Lernen bei Hugging Face und konzentriert sich auf groß angelegte Sprachmodelle und Modelloptimierung.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp data-start=\"1643\" data-end=\"1885\" data-is-last-node=\"\"\u003e Thomas Wolf ist Mitbegründer und wissenschaftlicher Leiter von Hugging Face, einem führenden Unternehmen im Bereich NLP und Transformer-basierter KI-Modelle. Er ist ein wichtiger Entwickler der Open-Source-Bibliothek Transformers und ein Experte für Deep-Learning-Forschung.\u003c\/p\u003e","brand":"O'Reilly Media","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":46038045458685,"sku":"","price":3640.0,"currency_code":"NPR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0484\/4145\/8840\/files\/71MY_NyCZHL._SL1500.jpg?v=1739556617","url":"https:\/\/biblionepal.com\/de\/products\/natural-language-processing-with-transformers","provider":"BIBLIONEPAL","version":"1.0","type":"link"}