Transformers Unleashed

딥러닝, 자연어처리, 머신러닝, 신경망, Attention, BERT, GPT, 트랜스포머, 데이터 전처리, 모델 최적화, 파인튜닝, 언어 모델, 시퀀스 처리, 토큰화, 멀티헤드 어텐션, 레이어 정규화, 전이 학습, 그래디언트 소실, 비지도 학습

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"Transformers Unleashed"는 딥러닝과 자연어처리의 혁신을 이끄는 트랜스포머 모델의 세계를 탐구하는 책입니다. 이 책은 BERT와 GPT 같은 최신 언어 모델을 중심으로, 시퀀스 처리와 토큰화, 멀티헤드 어텐션, 레이어 정규화 등 핵심 개념을 다룹니다. 또한, 데이터 전처리와 모델 최적화, 파인튜닝 기법을 통해 실전에서의 활용 방법을 제시합니다. 전이 학습과 그래디언트 소실 문제를 해결하는 방법을 설명하며, 비지도 학습의 가능성도 탐색합니다. 머신러닝과 신경망에 관심 있는 독자들에게 필수적인 가이드가 될 것입니다.

목차

"- 트랜스포머 모델의 기본 개념
- 딥러닝의 발전과 트랜스포머의 등장
- 자연어처리에서의 중요성
- 신경망의 구조와 기능
- Attention 메커니즘의 이해
- BERT: 양방향 인코더의 혁신
- GPT: 생성적 사전 학습 모델
- 트랜스포머 아키텍처의 구성 요소
- 데이터 전처리의 중요성과 기법
- 모델 최적화 기법 소개
- 파인튜닝 전략과 적용 사례
- 언어 모델의 역할과 필요성
- 시퀀스 처리의 원리와 기술
- 토큰화의 중요성과 방법론
- 멀티헤드 어텐션의 작동 원리
- 레이어 정규화의 개념과 이점
- 전이 학습의 장점과 응용
- 그래디언트 소실 문제 해결하기
- 비지도 학습의 기본 원리
- 트랜스포머의 성능 평가 방법
- 딥러닝 프레임워크 비교
- 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성
- 대규모 언어 모델의 한계
- 트랜스포머의 혁신적 접근법
- 실전에서의 트랜스포머 활용 사례
- 문맥 이해와 생성의 기술
- 다국어 처리에서의 트랜스포머
- 텍스트 생성의 윤리적 고려사항
- 트랜스포머와 전통적 NLP 기법의 비교
- 주요 트랜스포머 변형 모델
- 실시간 자연어처리 응용
- 텍스트 분류와 트랜스포머
- 감정 분석과 트랜스포머 모델
- 자동 요약 기술의 발전
- 질문 응답 시스템 구축하기
- 트랜스포머 기반 챗봇 개발
- 다중모달 모델의 발전 방향
- 트랜스포머의 응용 범위 확장
- 비지도 학습의 최신 동향
- 데이터 증강 기법과 효과
- 트랜스포머 모델의 경량화
- 배치 정규화 vs 레이어 정규화
- 최신 연구 동향과 미래 전망
- 트랜스포머 기반의 추천 시스템
- 대화형 AI의 발전과 트랜스포머
- 언어 모델의 평가 기준
- 텍스트 생성의 창의성 문제
- 트랜스포머 모델의 학습 과정
- 비즈니스에서의 트랜스포머 활용
- 최신 도구와 라이브러리 소개
- NLP와 관련된 데이터셋
- AI 윤리와 자연어처리의 상관관계
- 트랜스포머 모델의 성능 개선 기법
- 모델 해석 가능성의 중요성
- 차세대 AI 모델의 방향성
- 트랜스포머의 사회적 영향
- 학습 자동화의 미래와 트랜스포머"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.