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!