このコースでは、Hugging Faceのエコシステムを形成するライブラリである🤗 Transformers、🤗 Datasets、🤗 Tokenizers、🤗 Accelerate、そしてHugging Face Hubを使って自然言語処理(NLP)について学習することができます。このコースは、完全に無料で取り組むことができ、広告もありません。
こちらがこのコースの概要になります:
このコースでは:
このコースを修了した後は、DeepLearning.AIのNatural Language Processing Specializationをご覧いただくことをお勧めします。ナイーブベイズやLSTMなどの従来のNLPモデルを幅広くカバーしており、これらも理解しておいて損はありませんよ!
筆者のプロフィール:
Matthew CarriganはHugging Faceの機械学習エンジニアです。アイルランドのダブリンに住んでおり、以前はParse.lyで機械学習エンジニアとして、それ以前はトリニティ・カレッジ・ダブリンでポスドク研究員として働いていました。彼は、既存のアーキテクチャを拡張することでAGI(汎用人工知能)に到達できるとは思っていませんが、ロボットによる不死には大きな期待を寄せています。
Lysandre DebutはHugging Faceの機械学習エンジニアで、かなり初期の開発段階から🤗 Transformersライブラリに携わってきました。彼の目標は、非常にシンプルなAPIのツールを開発することによって、誰もがNLPにアクセスできるようにすることです。
Sylvain GuggerはHugging Faceのリサーチエンジニアで、🤗 Transformersライブラリのコアメンテナーの1人です。以前は、fast.aiのリサーチサイエンティストで、Jeremy Howard氏とDeep Learning for Coders with fastai and PyTorchを共同執筆しています。限られたリソースでモデルを高速に学習させる技術を設計・改善することで、深層学習をより身近なものにすることに研究の焦点を置いています。
Merve NoyanはHugging Faceのデベロッパーアドボケイトであり、誰もが機械学習に取り組めるようなツールの開発とその周辺のコンテンツ作成に取り組んでいます。
Lucile SaulnierはHugging Faceの機械学習エンジニアで、オープンソースツールの開発および利用のサポートを行っています。また、共同でのモデルの学習やBigScienceなど、自然言語処理の分野で多くの研究プロジェクトに積極的に参加しています。
Lewis TunstallはHugging Faceの機械学習エンジニアで、オープンソースツールの開発とより広いコミュニティで利用されるようにすることに注力しています。また、オライリー出版のTransformersに関する本の著者の1人です。
Leandro von WerraはHugging Faceのオープンソースチームの機械学習エンジニアであり、オライリー出版のTransformersに関する本の著者の1人です。機械学習全般に関わり、NLPプロジェクトを実運用に移行する経験をこの業界で数年積んでいます。
準備はできていますか?この章では、以下のことを学びます:
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機能を使ったテキスト生成や分類などNLPタスクの取り組み方