Natural Language Processing with Transformers (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
Vendedor de AbeBooks desde 29 de junio de 2022
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Paperback. Artificial Intelligence is transforming how software is built, and Natural Language Processing (NLP) is at the center of this revolution.Natural Language Processing with Transformers is a hands-on guide designed for developers who want to move beyond theory and start building real-world NLP applications using modern Transformer architectures.Whether you're a Python developer, machine learning practitioner, data scientist, software engineer, or AI enthusiast, this book provides a practical path from foundational NLP concepts to production-ready Transformer systems.Inside this book, you'll learn: - How modern NLP evolved from traditional techniques to Transformer-based models- The inner workings of attention mechanisms, embeddings, tokenization, encoders, and decoders- How BERT, GPT, T5, BART, and other Transformer architectures operate- Text classification, sentiment analysis, named entity recognition, and question answering- Machine translation, text summarization, and semantic search systems- Fine-tuning pre-trained models using the Hugging Face ecosystem- Parameter-efficient training methods such as LoRA- Building REST APIs, deploying models, and creating production-ready NLP applications- End-to-end real-world projects that demonstrate practical implementationWith clear explanations, working code examples, practical exercises, and step-by-step guidance, this book bridges the gap between machine learning theory and professional NLP development.By the end of this book, you will have the knowledge and confidence to build, fine-tune, deploy, and scale Transformer-powered applications for real-world use cases.Perfect for developers looking to master the technologies driving modern AI and large language models. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798181851795
- Título
- Natural Language Processing with Transformers (Paperback)
- Autor
- Teli Publications
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798181851795
- Serie
- Libro 14 de 18: The AI Masterclass Series
Artificial Intelligence is transforming how software is built, and Natural Language Processing (NLP) is at the center of this revolution.
Natural Language Processing with Transformers is a hands-on guide designed for developers who want to move beyond theory and start building real-world NLP applications using modern Transformer architectures.
Whether you're a Python developer, machine learning practitioner, data scientist, software engineer, or AI enthusiast, this book provides a practical path from foundational NLP concepts to production-ready Transformer systems.
Inside this book, you'll learn:
• How modern NLP evolved from traditional techniques to Transformer-based models
• The inner workings of attention mechanisms, embeddings, tokenization, encoders, and decoders
• How BERT, GPT, T5, BART, and other Transformer architectures operate
• Text classification, sentiment analysis, named entity recognition, and question answering
• Machine translation, text summarization, and semantic search systems
• Fine-tuning pre-trained models using the Hugging Face ecosystem
• Parameter-efficient training methods such as LoRA
• Building REST APIs, deploying models, and creating production-ready NLP applications
• End-to-end real-world projects that demonstrate practical implementation
With clear explanations, working code examples, practical exercises, and step-by-step guidance, this book bridges the gap between machine learning theory and professional NLP development.
By the end of this book, you will have the knowledge and confidence to build, fine-tune, deploy, and scale Transformer-powered applications for real-world use cases.
Perfect for developers looking to master the technologies driving modern AI and large language models.
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