트랜스포머로 시작하는 자연어 처리 상세페이지
출간 정보
- 2025.01.23 전자책 출간
- 2024.07.02 종이책 출간
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파일 정보
- 650 쪽
- 16.1MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9788931478044
ECN
-
트랜스포머로 시작하는 자연어 처리
작품 정보
현대 디지털 시대의 혁명적인 딥러닝 모델,
트랜스포머를 마스터해 봅시다.
이 책은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 트랜스포머(transformer) 모델의 혁신적 발전을 심도 있게 탐구한다. 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)를 위한 언어 모델링, 챗봇, 텍스트 요약, 음성 인식, 기계 번역 등의 응용 분야에서 트랜스포머 모델의 역할은 중요하다. 특히, BERT와 GPT-3와 같은 모델들이 RNN과 CNN을 대체하며 더 높은 성능을 보이는 과정을 상세히 설명한다.
트랜스포머의 셀프-어텐션 메커니즘과 병렬 처리 능력은 대규모 데이터 학습을 가능하게 하며, 이는 NLP 작업의 판도를 바꾸고 있다. 이 책은 파이썬, 파이토치, 텐서플로우 등의 도구를 사용하여 언어 이해의 핵심 요소를 다루고, 다양한 트랜스포머 모델의 아키텍처를 분석한다. 또한 GPT-4와 같은 대규모 모델의 학습과 응용을 통해 AI의 최신 동향을 파악할 수 있다.
트랜스포머를 마스터해 봅시다.
이 책은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 트랜스포머(transformer) 모델의 혁신적 발전을 심도 있게 탐구한다. 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)를 위한 언어 모델링, 챗봇, 텍스트 요약, 음성 인식, 기계 번역 등의 응용 분야에서 트랜스포머 모델의 역할은 중요하다. 특히, BERT와 GPT-3와 같은 모델들이 RNN과 CNN을 대체하며 더 높은 성능을 보이는 과정을 상세히 설명한다.
트랜스포머의 셀프-어텐션 메커니즘과 병렬 처리 능력은 대규모 데이터 학습을 가능하게 하며, 이는 NLP 작업의 판도를 바꾸고 있다. 이 책은 파이썬, 파이토치, 텐서플로우 등의 도구를 사용하여 언어 이해의 핵심 요소를 다루고, 다양한 트랜스포머 모델의 아키텍처를 분석한다. 또한 GPT-4와 같은 대규모 모델의 학습과 응용을 통해 AI의 최신 동향을 파악할 수 있다.
작가 소개
저 : Denis Rothman
소르본 대학(Sorbonne University)과 파리 디드로 대학(Paris Diderot University)을 졸업하고 최초의 특허를 받은 인코딩 및 임베딩 시스템을 설계했다. 모엣샹동(Moet et Chandon, 프랑스의 포도주 회사)에서 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 챗봇과 에어버스(구 Aerospatiale, 유럽의 항공기 제작 회사)의 인공지능 전술 방어 최적화 프로그램을 개발하며 경력을 쌓았다. 그 후 IBM 및 명품 브랜드에 인공지능 자원 최적화 프로그램을 담당하며 전 세계적으로 사용되는 사전 계획 및 스케줄링(APS, Advanced Planning and Scheduling) 솔루션으로 발전시켰다.
역 : 김윤기
수학을 전공했으나 졸업 후엔 인공지능과 관련된 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 특히 머신러닝 기반의 자연어 처리, 추천시스템과 관련된 업무를 담당했다. 현재는 국내 테니스 유저들의 테니스 매칭을 돕기 위해 스매시에서 개발을 하고 있다.
역 : 박지성
울산과학기술원에서 컴퓨터공학을 전공하고 같은 학교의 BCI 연구실에서 석사 학위를 받았다. 졸업 이후에는 자연어 분석, 모델 개발 등의 업무를 해오고 있다. 현재는 네이버에서 미디어 데이터를 다루고 관련 AI 모델을 개발하는 일을 하고 있다.
소르본 대학(Sorbonne University)과 파리 디드로 대학(Paris Diderot University)을 졸업하고 최초의 특허를 받은 인코딩 및 임베딩 시스템을 설계했다. 모엣샹동(Moet et Chandon, 프랑스의 포도주 회사)에서 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 챗봇과 에어버스(구 Aerospatiale, 유럽의 항공기 제작 회사)의 인공지능 전술 방어 최적화 프로그램을 개발하며 경력을 쌓았다. 그 후 IBM 및 명품 브랜드에 인공지능 자원 최적화 프로그램을 담당하며 전 세계적으로 사용되는 사전 계획 및 스케줄링(APS, Advanced Planning and Scheduling) 솔루션으로 발전시켰다.
역 : 김윤기
수학을 전공했으나 졸업 후엔 인공지능과 관련된 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 특히 머신러닝 기반의 자연어 처리, 추천시스템과 관련된 업무를 담당했다. 현재는 국내 테니스 유저들의 테니스 매칭을 돕기 위해 스매시에서 개발을 하고 있다.
역 : 박지성
울산과학기술원에서 컴퓨터공학을 전공하고 같은 학교의 BCI 연구실에서 석사 학위를 받았다. 졸업 이후에는 자연어 분석, 모델 개발 등의 업무를 해오고 있다. 현재는 네이버에서 미디어 데이터를 다루고 관련 AI 모델을 개발하는 일을 하고 있다.
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