蔵書情報
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書誌情報
| 書名 |
マイコンによる知的生産の技術 書斎革命が始まる ブルーバックス
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| 著者名 |
脇 英世/著
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| 出版者 |
講談社
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| 出版年月 |
1981.11 |
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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
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| 1 |
中央図書館 | 0113100044 | 007.5/ワ/ | 書庫2 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1001000413153 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
マイコンによる知的生産の技術 書斎革命が始まる ブルーバックス |
| 書名ヨミ |
マイコン ニ ヨル チテキ セイサン ノ ギジュツ |
| 著者名 |
脇 英世/著
|
| 著者名ヨミ |
ワキ ヒデヨ |
| 出版者 |
講談社
|
| 出版年月 |
1981.11 |
| ページ数 |
245p |
| 大きさ |
18cm |
| 分類記号 |
007.5
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| 分類記号 |
007.5
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| ISBN |
4-06-118081-9 |
| 件名 |
情報管理 |
| 言語区分 |
日本語 |
| (他の紹介)内容紹介 |
「Hugging Face Transformers」を使った自然言語処理の解説書。2017年の登場以来、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Hugging Faceの開発者らが、「Hugging Face Transformers」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。 |
| (他の紹介)目次 |
1章 入門Transformers 2章 テキスト分類 3章 Transformerの詳細 4章 多言語の固有表現認識 5章 テキスト生成 6章 要約 7章 質問応答 8章 Transformersの高速化 9章 ラベルのないまたは少ない状況への対応方法 10章 Transformerをゼロから学習する 11章 Transformerの未来 |
| (他の紹介)著者紹介 |
タンスタール,ルイス Hugging Faceの機械学習エンジニア。NLP、トポロジカルデータ解析、時系列などの領域で、スタートアップや企業向けの機械学習アプリケーションを構築してきた経験がある。理論物理学の博士号を持ち、オーストラリア、アメリカ、スイスで研究職を歴任。現在は、自然言語処理コミュニティのためのツールを開発し、その効果的な使い方を教えることに注力している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) フォン・ウェラ,レアンドロ Hugging Faceのオープンソースチームの機械学習エンジニア。NLPプロジェクトを本番環境へ移行した経験が数年あり、機械学習スタック全体に取り組んできた。Transformerと強化学習を組み合わせたTRLというPythonライブラリの作者でもある(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) ウルフ,トーマス Hugging Faceの最高科学責任者兼共同設立者。彼のチームは、NLP研究を前に進め、民主化することを使命としている。Hugging Faceの共同設立に先立ち、物理学の博士号を取得し、その後法律の学位も取得した。物理学研究者、欧州特許弁護士としての経験がある(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 中山 光樹 OSSデベロッパー。専門分野は機械学習と自然言語処理(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
内容細目表
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