101가지 문제로 배우는 딥러닝 허깅페이스 트랜스포머

소개

이 책은 101개의 문제를 직접 풀어 보면서 트랜스포머를 익히도록 구성이 되어 있습니다.

문제를 제시하고 간결한 모델 서술과 뛰어난 성능의 트랜스포머를 이용하여 해법을 찾아 나가는 것이~

먼저 문제에 대한 해법을 생각해 보고 그것을 어떻게 해결해야 될 지 고민을 하면서 풀이를 본다면 더욱 더 많은 것을 깨달을 수 있을 것 같네요~

이 책은 자연어 처리, 컴퓨터비전 등의 파이토치 딥러닝 트랜스포머 모델을 활용한 문제 해결 방법을 제시해 주는 책입니다.

내용

• 딥러닝 작업을 위한 파이프라인을 설정하는 방법과 감성 분석, 질의 응답
• DistillBERT 모델을 사용하여 파인튜닝하고, IMDb 데이터세트를 활용하여 모델을 평가하는 방법
• 모델 성능을 평가하기 위한 예측 성과 지표와 관련된 문제
• GPT 모델을 사용하여 텍스트 생성 작업을 수행하는 방법
• MLM을 활용하여 BERT, DistilBERT, ALBERT 모델을 학습하고 평가하는 방법
• CLIP 모델을 사용하여 이미지 인식과 자연어 처리를 연동하는 방법
• BERT, GPT, PEGASUS, M2M100, Mobile BERT, BigBird와 같은 다양한 딥러닝 모델 및 기술을 활용한 다양한 자연어 처리 및 기계 학습 작업

위와 같은 딥러닝과 자연어처리 분야의 문제들을 101개의 문제를 사용해서 다루고 있습니다.

 

특징

• 문제를 제시하고 그 문제를 풀어 나가는 과정을 제시하면서 먼저 생각하고 해법을 찾으면서 더 많은 것을 깨닫게 해 주는 구성
• 실전에서 사용되는 자동요약,번역,이미지 인식 등 다양한 문제를 101개의 문제로 구성하여 지루 하지 않게 실전 문제들을 연습해 볼 수 있는 구성
• 원문에 역자만의 친절한 보충 설명으로 초보자도 이해 하기 쉽도록 구성

 

총평

자격증을 취득하고 나면 그 쪽 분야에서 인정을 해 주는 이유는 자격증을 취득하기 위해 반복에 반복을 하면서 그 기능이나 분야에서 정확하게 어떤 깨달음을 얻었기 때문에 다른 사람들이 인정을 해 주는 것이 아닐까 라는 생각을 해 보게 됩니다.

이 책은 101가지 문제를 스스로 해결하려고 노력 하고 그에 대한 해법을 살펴 보면서 연습을 하다 보면 트랜스포머의 라이브러리의 성능이나 활용법등을 스스로 깨닫고 확장을 해 나갈 수 있는 책이라고 생각이 됩니다.

처음 입문자가 바로 접근하기에도 좋지만~

딥러닝을 배워 보신 분들이 다음으로 어떤 책으로 공부를 해 나가야 할지 방향을 잡지 못하신 분들이라면~

이 책을 통해서 101개의 문제를 해결하면서 하나 하나 해결 하면서 자신이 살짝 놓쳤던 부분들을 고민해 보고 해법을 통해서 무릎을 탁 치는 깨달음을 얻을 수 있다면 딥러닝에 한발짝을 더 깊숙히 내딛는 계기가 될 것으로 생각됩니다.

 

'이 책은 루비페이퍼 서평단으로 선정되어 책을 제공받아 작성한 서평입니다.'