In diesem Kurs lernst du verschiedene Teilbereiche der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache (engl. Natural Language Processing, NLP) - im Deutschen auch als Maschinelle Sprachverarbeitung oder Computerlinguistik (CL) bezeichnet - unter Verwendung der Bibliotheken des Ökosystems von Hugging Face kennen: die 🤗 Transformers-, die 🤗 Datasets-, die 🤗 Tokenizers- sowie die 🤗 Accelerate-Bibliotheken als auch der Hugging Face Hub. Der Kurs ist komplett kostenlos und frei von Werbung.
Hier ein kurzer Ăśberblick ĂĽber den Kurs:
Dieser Kurs:
Nachdem du diesen Kurs abgeschlossen hast, empfehlen wir dir den Spezialisierungskurs Natural Language Processing von DeepLearning.AI, der eine breite Palette traditioneller NLP-Modelle wie Naive Bayes und LSTMs abdeckt, bei denen es sich lohnt, sich mit ihnen vertraut zu machen!
Ăśber die Autorinnen und Autoren:
Matthew Carrigan ist Machine Learning Engineer bei Hugging Face. Er lebt in der irischen Hauptstadt Dublin und hat zuvor als Machine Learning Engineer bei Parse.ly und als Post-Doktorand am Trinity College Dublin gearbeitet. Er glaubt nicht, dass wir eine kĂĽnstliche allgemeine Intelligenz (engl. Artificial General Intelligence, AGI) durch eine zunehmende Skalierung bestehender Architekturen erreichen werden, hat aber dennoch die Hoffnung, dass Roboter auf dem Weg zur Unsterblichkeit sind.
Lysandre Debut ist Machine Learning Engineer bei Hugging Face und arbeitet bereits seit Entstehung an der 🤗 Transformers-Bibliothek mit. Sein Ziel ist es, NLP für alle zugänglich zu machen, indem er Tools entwickelt, die eine sehr einfache API bieten.
Sylvain Gugger ist Research Engineer bei Hugging Face und einer der Hauptverantwortlichen für die Pflege der 🤗 Transformers-Bibliothek. Zuvor war er Research Scientist bei fast.ai und hat zusammen mit Jeremy Howard das Buch Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch verfasst. Seine Forschung ist darauf ausgerichtet, Deep Learning zugänglicher zu machen. Hierfür entwickelt und verbessert er Techniken, mit denen Modelle auch bei begrenzter Ressourcenausstattung auf schnelle Weise trainiert werden können.
Merve Noyan ist Developer Advocate bei Hugging Face und arbeitet daran, Tools zu entwickeln und Inhalte zu erstellen, die Maschinelles Lernen für jeden zugänglich machen.
Lucile Saulnier ist Machine Learning Engineer bei Hugging Face und entwickelt und unterstĂĽtzt die Nutzung von Open-Source-Tools. AuĂźerdem ist sie aktiv an vielen Forschungsprojekten im Bereich des NLP beteiligt, z. B. an kollaborativem Training und BigScience.
Lewis Tunstall ist Machine Learning Engineer bei Hugging Face, und konzentriert sich darauf, Open-Source-Tools zu entwickeln und sie der breiten Community zugänglich zu machen. Zudem ist er Mitverfasser des O’Reilly-Buches Natural Language Processing with Transformers.
Leandro von Werra ist Machine Learning Engineer im Open-Source-Team von Hugging Face und ebenfalls einer der Autoren des O’Reilly-Buches Natural Language Processing with Transformers. Er hat mehrere Jahre praktische Erfahrung darin gesammelt, NLP-Projekte in die Produktion zu bringen, und dabei den gesamten ML-Stack beackert.
Hier findest du einige Antworten auf häufig gestellte Fragen:
**Erhalte ich für die Teilnahme an diesem Kurs ein Zertifikat? Derzeit gibt es für diesen Kurs noch kein Zertifikat. Wir arbeiten jedoch an einem Programm zur Erlangung eines Zertifikats für das Hugging-Face-Ökosystem - bleib’ auf dem Laufenden!
**Wie viel Zeit sollte ich für diesen Kurs einplanen? Jedes Kapitel dieses Kurses ist so konzipiert, dass es innerhalb einer Woche abgeschlossen werden kann, wenn du circa 6 bis 8 Stunden Arbeit einplanst. Du kannst dir jedoch so viel Zeit nehmen wie nötig.
Wo kann ich Fragen stellen, wenn ich welche habe? Wenn du eine Frage zu einem Kursabschnitt hast, klicke einfach auf das sich oben auf der Seite befindende Banner ”Ask a question” und du wirst automatisch zum entsprechenden Bereich des Hugging-Face-Forums weitergeleitet:
Wenn du nach dem Kurs noch weiter üben möchtest, steht dir in den Foren eine Liste mit Projektideen zur Verfügung.
Die Jupyter-Notebooks, die den gesamten Code des Kurses enthalten, befinden sich im huggingface/notebooks
-Repo. Wenn du sie lokal aufsetzen möchtest, schau dir die Anweisungen im course
-Repository auf GitHub an.
Wie kann ich etwas zum Kurs beitragen?
Es gibt mehrere Möglichkeiten, zum Kurs beizutragen! Wenn du einen Tippfehler oder einen Fehler entdeckst, eröffne bitte ein Issue in dem course
-Repository. Wenn du uns dabei unterstützen möchtest, den Kurs in deine Muttersprache zu übersetzen, sieh dir bitte die Anleitung an.
Welche Entscheidungen wurden bei den einzelnen Ăśbersetzungen getroffen?
FĂĽr jede Ăśbersetzung gibt es ein Glossar und die Datei TRANSLATING.txt
, in der die gewählten Fachtermini usw. festgehalten sind. Ein Beispiel für die deutsche Fassung findest du hier.
@misc{huggingfacecourse,
author = {Hugging Face},
title = {The Hugging Face Course, 2022},
howpublished = "\url{https://huggingface.co/course}",
year = {2022},
note = "[Online; accessed <today>]"
}
Bist du bereit, loszulegen? In diesem Kapitel lernst du
pipeline()
benutzt, um computerlinguistische Aufgaben wie Textgenerierung und Klassifizierung zu lösen,