트랜스포머스 라이브러리를 활용하는 가장 쉬운 방법! 텍스트 번역?생성부터 음성, 이미지 인식까지 한번에 배운다! 허깅페이스 트랜스포머스(Transformers)는 여러 회사에서 독자적으로 개발한 트랜스포머 모델을 누구나 쉽게 사용하게 도와주는 라이브러리입니다. 책에서 제공하는 101가지 문제를 통해 허깅페이스 트랜스포머스 라이브러리를 쓰는 방법을 하나하나 알아봅니다. 트랜스포머스 모델에 대한 기본적인 이론뿐만 아니라 직접 코드를 작성하면서 주도적으로 문제를 해결하고 결과를 탐구하는 시간도 함께 다룹니다. 이 책은 트랜스포머 모델에 대한 가장 기본적인 개념과 이론은 물론, 실전에서 유용한 코랩과 파이토치를 통해 문장 자동 번역, 줄거리 요약, 음성/이미지 인식, 추출 등의 자연어 처리 과정을 경험해 볼 수 있습니다. 또한 체계적으로 분류된 101가지 문제를 바탕으로 허깅페이스의 트랜스포머스 라이브러리를 다루며 상황에 따라 활용하는 방법을 알아봅니다. [이 책에서 다루는 내용] _01~03장: 구글 코랩 환경 설정 / DistillBERT 파인튜닝, IMDB 데이터세트, 사전학습 / 모델 성능 평가, 예측 성과 지표 분석 _04~05장: GPT-Neo, DistilGPT2, DialoGPT를 활용한 텍스트 자동 생성 / BERT, DistilBERT, ALBERT 로딩 MLM 파이프라인을 통한 토큰 예측 _06~07장: CLIP를 통한 이미지 인식과 자연어 처리 / Wav2Vec2 자동 음성 인식 모델, 오디오 데이터 처리 _08~09장: BERT 사전학습 모델, 데이터세트, 파인튜닝, 분류 정확도 분석 / BART 사전학습 모델, 정규식 활용, 토크나이징, 추론, 디코딩 _10~12장: BERT 앙상블 데이터세트, BERT 앙상블 학습 및 예측 / BigBird 데이터세트와 추론 / PEGASUS 토크나이징 및 인코딩, 자동 요약 _13~14장: M2M100를 통한 중국어, 한국어 자동 번역 / Mobile BERT 라이브러리를 활용한 빈칸 채우기 _15~16장: GPT, DialoGPT, DistilGPT2를 통한 문장 생성 활용 / BERT, tSNE의 자연어 처리 실습 및 벡터 처리, 시각화 [이 책의 대상 독자] _트랜스포머스 라이브러리를 직접 경험해 보고 싶은 대학생, 개발자 _파이토치와 코랩으로 간편하게 딥러닝, 머신러닝을 분석하고 싶은 사람 누구나!