Einverständniserklärung zu Cookies, Daten- und Trackinginformationen Wir verwenden Cookies, um Inhalte und Anzeigen zu personalisieren. Beim Besuch dieser Webseite werden Informationen gespeichert. Bei der Darstellung von Produkten werden Bilder von an anderen Webseiten geladen. Um das zu ermöglichen, ist es nötig, dass ihr Browser Verbindungen zu anderen Servern aufbaut und dorthin Daten überträgt. Die Verarbeitung der an Kostenscout.de gesendeten Daten erfolgt zur Leistungserbringung, zu statistischen sowie werbetechnischen Zwecken. Wenn Sie auf der Seite weitersurfen, stimmen Sie der Cookie-Nutzung und Datenverarbeitung zu. Datenschutzinformationen ansehen
Building Transformer Models with PyTorch 2.0: NLP, computer vision, and speech processing with PyTorch and Hugging Face
Your key to transformer based NLP, vision, speech, and multimodalities KEY FEATURES ● Transformer architecture for different modalities and multimodalities. ● Practical guidelines to build and fine-tune transformer models. ● Comprehensive code samples with detailed documentation. DESCRIPTION This book covers transformer architecture for various applications including NLP, computer vision, speech processing, and predictive modeling with tabular data. It is a valuable resource for anyone looking to harness the power of transformer architecture in their machine learning projects. The book provides a step-by-step guide to building transformer models from scratch and fine-tuning pre-trained open-source models. It explores foundational model architecture, including GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion, and the core principles for solving various problems with transformers. The book also covers transfer learning, model training, and fine-tuning, and discusses how to utilize recent models from Hugging Face. Additionally, the book explores advanced topics such as model benchmarking, multimodal learning, reinforcement learning, and deploying and serving transformer models. In conclusion, this book offers a comprehensive and thorough guide to transformer models and their various applications. WHAT YOU WILL LEARN ● Understand the core architecture of various foundational models, including single and multimodalities. ● Step-by-step approach to developing transformer-based Machine Learning models. ● Utilize various open-source models to solve your business problems. ● Train and fine-tune various open-source models using PyTorch 2.0 and the Hugging Face ecosystem. ● Deploy and serve transformer models. ● Best practices and guidelines for building transformer-based models. WHO THIS BOOK IS FOR This book caters to data scientists, Machine Learning engineers, developers, and software architects interested in the world of generative AI.
Die bei uns gelisteten Preise basieren auf Angaben der gelisteten Händler zum Zeitpunkt unserer Datenabfrage. Diese erfolgt einmal täglich. Von diesem Zeitpunkt bis jetzt können sich die Preise bei den einzelnen Händlern jedoch geändert haben. Bitte prüfen sie auf der Zielseite die endgültigen Preise.
Die Sortierung auf unserer Seite erfolgt nach dem besten Preis oder nach bester Relevanz für Suchbegriffe (je nach Auswahl).
Für manche Artikel bekommen wir beim Kauf über die verlinkte Seite eine Provision gezahlt. Ob es eine Provision gibt und wie hoch diese ausfällt, hat keinen Einfluß auf die Suchergebnisse oder deren Sortierung.
Unser Preisvergleich listet nicht alle Onlineshops. Möglicherweise gibt es auf anderen bei uns nicht gelisteten Shops günstigere Preise oder eine andere Auswahl an Angeboten.
Versandkosten sind in den angezeigten Preisen und der Sortierung nicht inkludiert.
* - Angaben ohne Gewähr. Preise und Versandkosten können sich zwischenzeitlich geändert haben. Bitte prüfen sie vor dem Kauf auf der jeweiligen Seite, ob die Preise sowie Versandkosten noch aktuell sind.
