Precio: 29,99€
(as of Apr 27, 2025 15:30:10 UTC – Detalles)
Tu clave para NLP basado en transformadores de visión, voz y multimodalidades
Características Clave
● Arquitectura de transformer para diferentes modalidades y multimodalidades.
● Directrices prácticas para construir y ajustar modelos de transformer.
● Muestras de código completas con documentación detallada.
Descripción
Este libro aborda la arquitectura de transformer para diversas aplicaciones, incluyendo NLP, visión por computadora, procesamiento de voz y modelado predictivo con datos tabulares. Es un recurso valioso para cualquiera que busque aprovechar el poder de la arquitectura de transformer en sus proyectos de aprendizaje automático.
El libro ofrece una guía paso a paso para construir modelos de transformer desde cero y ajustar modelos pre-entrenados de código abierto. Explora la arquitectura del modelo fundamental, incluyendo GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion, y los principios básicos para resolver diversos problemas con transformadores. El libro también abarca el aprendizaje por transferencia, el entrenamiento y ajuste de modelos, y discute cómo utilizar modelos recientes de Hugging Face. Además, el libro explora temas avanzados como la evaluación de modelos, el aprendizaje multimodal, el aprendizaje por refuerzo y la implementación y servicio de modelos de transformer.
En conclusión, este libro ofrece una guía completa y detallada sobre los modelos de transformer y sus diversas aplicaciones.
Lo que aprenderás
● Comprender la arquitectura central de varios modelos fundamentales, incluyendo modalidades únicas y multimodales.
● Enfoque paso a paso para desarrollar modelos de aprendizaje automático basados en transformer.
● Utilizar varios modelos de código abierto para resolver tus problemas empresariales.
● Entrenar y ajustar varios modelos de código abierto utilizando PyTorch 2.0 y el ecosistema de Hugging Face.
● Implementar y servir modelos de transformer.
● Mejores prácticas y directrices para construir modelos basados en transformer.
A quién va dirigido este libro
Este libro está dirigido a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores y arquitectos de software interesados en el mundo de la IA generativa.
Tabla de Contenido
1. Arquitectura de Transformer
2. Ecosistema de Hugging Face
3. Modelo de Transformer en PyTorch
4. Aprendizaje por Transferencia con PyTorch y Hugging Face
5. Modelos de Lenguaje Grandes: BERT, GPT-3, y BART
6. Tareas de NLP con Transformadores
7. Anatomía del Modelo de Visión por Computadora: ViT, DETR, y DeiT
8. Tareas de Visión por Computadora con Transformadores
9. Anatomía del Modelo de Procesamiento de Voz: Whisper, SpeechT5, y Wav2Vec
10. Tareas de Voz con Transformadores
11. Arquitectura de Transformer para Procesamiento de Datos Tabulares
12. Transformadores para Regresión y Clasificación de Datos Tabulares
13. Transformadores Multimodales, Arquitecturas y Aplicaciones
14. Explorar el Aprendizaje por Refuerzo para Transformadores
15. Exportación, Servicio e Implementación del Modelo
16. Interpretabilidad del Modelo de Transformer y Visualización Experimental
17. Modelos de PyTorch: Mejores Prácticas y Depuración
Editorial: BPB Publications (8 de marzo de 2024)
Idioma: Inglés
Tapa blanda: 310 páginas
ISBN-10: 9355517491
ISBN-13: 978-9355517494
Peso del producto: 535 g
Dimensiones: 19.05 x 1.78 x 23.5 cm
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