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트랜스포머를 활용한 자연어 처리

허깅페이스 개발팀이 알려주는 자연어 애플리케이션 구축

루이스 턴스톨, 레안드로 폰 베라, 토마스 울프 저/박해선 | 한빛미디어 | 2022년 11월 30일 | 원서 : Natural Language Processing with Transformers 리뷰 총점9.9 정보 더 보기/감추기
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트랜스포머를 활용한 자연어 처리

품목정보

품목정보
발행일 2022년 11월 30일
쪽수, 무게, 크기 484쪽 | 872g | 183*235*20mm
ISBN13 9791169210508
ISBN10 1169210503

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책소개

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목차

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저자 소개 (4명)

허깅페이스의 머신러닝 엔지니어다. 스타트업과 기업을 위해 NLP, 위상 기반 데이터 분석(topological data analysis), 시계열 분야의 머신러닝 애플리케이션을 만들었다. 이론 물리학으로 박사 학위를 받고 호주, 미국, 스위스에서 연구를 수행했다. 현재는 NLP 커뮤니티를 위한 도구를 개발하며 이를 효율적으로 사용하는 방법을 가르치는 일에 열중한다. 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어다. 스타트업과 기업을 위해 NLP, 위상 기반 데이터 분석(topological data analysis), 시계열 분야의 머신러닝 애플리케이션을 만들었다. 이론 물리학으로 박사 학위를 받고 호주, 미국, 스위스에서 연구를 수행했다. 현재는 NLP 커뮤니티를 위한 도구를 개발하며 이를 효율적으로 사용하는 방법을 가르치는 일에 열중한다.
허깅페이스 오픈소스 팀의 머신러닝 엔지니어다. 산업 분야에서 NLP 프로젝트를 제품화하는 데 머신러닝 스택 전반에 걸쳐 다년의 경험을 쌓았으며, 트랜스포머와 강화 학습을 결합해 인기 있는 파이썬 라이브러리 TRL을 만들었다. 허깅페이스 오픈소스 팀의 머신러닝 엔지니어다. 산업 분야에서 NLP 프로젝트를 제품화하는 데 머신러닝 스택 전반에 걸쳐 다년의 경험을 쌓았으며, 트랜스포머와 강화 학습을 결합해 인기 있는 파이썬 라이브러리 TRL을 만들었다.
허깅페이스의 최고 과학 책임자이자 공동 설립자다. 그가 이끄는 팀은 NLP 연구를 촉진하고 민주화하는 임무를 수행한다. 허깅페이스를 공동 설립하기 전에 물리학 박사 학위를 취득하고 나중에 법학 학위를 받았다. 한때 물리학 연구원과 유럽 변리사로 일했다. 허깅페이스의 최고 과학 책임자이자 공동 설립자다. 그가 이끄는 팀은 NLP 연구를 촉진하고 민주화하는 임무를 수행한다. 허깅페이스를 공동 설립하기 전에 물리학 박사 학위를 취득하고 나중에 법학 학위를 받았다. 한때 물리학 연구원과 유럽 변리사로 일했다.
기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필하고, 『핸즈온 머신러닝(2판)』(한빛미디어, 2020), 『미술관... 기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.

『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필하고, 『핸즈온 머신러닝(2판)』(한빛미디어, 2020), 『미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트』(한빛미디어, 2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(한빛미디어, 2019), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(길벗, 2019), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗, 2018), 『핸즈온 머신러닝』(한빛미디어, 2018), 『텐서플로 첫걸음』(한빛미디어, 2016)을 우리말로 옮겼다.

만든 이 코멘트

저자, 역자, 편집자를 위한 공간입니다. 독자들에게 전하고 싶은 말씀을 남겨주세요. 코멘트 쓰기
안녕하세요. 이 책의 역자 입니다.
박해선 (haesunrpark@gmail.com) | 2022-11-30
안녕하세요. [트랜스포머를 활용한 자연어 처리]를 번역한 박해선입니다. 이 책을 선택해 주신 많은 독자에게 진심으로 감사의 말씀 드립니다. 이 책은 최근 딥러닝 분야에서 가장 핫한 라이브러리인 허깅페이스의 엔지니어인 루이스 턴스톨, 레안드로 폰 베라, 토마스 울프가 쓴 아마존 베스트 셀러 [Natural Language Processing with Transformers]의 번역서입니다. 트랜스포머는 자연어 처리 분야에서 순환 신경망(RNN)을 완전히 대체하고 있으며 이제는 비전 분야에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 허깅페이스는 트랜스포머 모델을 손쉽게 공유하고 훈련할 수 있도록 돕는 라이브러리입니다. 딥러닝 분야에서 트랜스포머의 인기가 높아짐에 따라 허깅페이스의 영향력도 날로 증가하고 있습니다. 이 책은 이런 트랜스포머 모델과 허깅페이스 라이브러리를 사용해 다양한 자연어 처리 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 설명합니다. 트랜스포머와 자연어 처리에 관심이 있다면 이 책이 도움이 되실거에요! 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://bit.ly/transformer-home)와 깃허브(https://bit.ly/transformer-git)를 꼭 참고해 주세요. 최신 버전에 맞춘 코드와 에러타를 업데이트 하겠습니다. [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판], [개발자를 위한 머신러닝&딥러닝], [XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅], [구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정2판)], [머신러닝 파워드 애플리케이션], [파이토치로 배우는 자연어 처리], [머신러닝 교과서 3판], [딥러닝 일러스트레이티드], [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝], [GAN 인 액션], [핸즈온 머신러닝 2판], [미술관에 GAN 딥러닝] 등에 이어 스물 두 번째 머신러닝 책입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다!

출판사 리뷰

자연어 처리 애플리케이션을 만드는 큐브, 트랜스포머

이 책은 머신러닝 지식을 갖춘 엔지니어와 연구자를 대상으로 직접 모델을 구현하며 트랜스포머를 업무에 적용하는 실용적인 방법을 전달한다. 트랜스포머를 이용하는 데 필요한 기본적인 이론과 방법을 소개한 뒤, 다국어 텍스트의 개체명 인식(NER)을 비롯해 텍스트 생성, 텍스트 요약, 질문 답변(QA) 같은 목적에 맞는 다양한 자연어 처리 모델을 훈련해본다. 다양한 트랜스포머 모델에 표준화된 인터페이스를 제공하는 라이브러리인 허깅페이스 트랜스포머스를 개발한 팀의 안내를 따라 내게 필요한 모델을 구축해보자.

대상 독자
ㆍ트랜스포머를 입맛에 맞게 조정하고 싶은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어
ㆍ자기만의 자연어 처리 애플리케이션을 만들고 싶은 개발자

주요 내용
ㆍ텍스트 분류, 개체명 인식 등 NLP 작업을 위한 트랜스포머 모델을 빌드 및 디버깅, 최적화하는 방법
ㆍ언어 간 전이 학습에 트랜스포머를 사용하는 방법
ㆍ레이블링된 데이터가 부족한 상황에서 트랜스포머를 적용해 모델 성능을 높이는 방법
ㆍ지식 정제와 양자화, 가지치기 같은 기술을 사용한 트랜스포머 모델 효율화 방법
ㆍ대규모 트랜스포머 모델을 밑바닥부터 훈련하고 여러 GPU 및 분산 환경으로 확장하는 방법

추천평

인공지능의 놀라운 가능성은 트랜스포머 구조의 등장으로 다시 한번 재조명되었습니다. 그리고 허깅페이스가 구축한 오픈소스 생태계는 트랜스포머 구조를 근간으로 한 다양한 머신러닝 모델과 이를 훈련하기 위한 환경의 사실상 산업 표준으로 자리잡았습니다. 더불어 자연어를 넘어, 이제는 비전, 오디오, 정형 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 허깅페이스에서도 이런 변화를 적극적으로 수용하고 있습니다. 또한 허깅페이스는 인공지능 민주화를 목표로 오픈소스 생태계를 빠르게 구축, 확장하여 다양한 산업이 인공지능의 혜택을 누리게 하는 데 집중하고 있습니다. 이 책을 통해 인공지능의 혁신이 일어나는 허깅페이스의 철학과, 미려하게 설계된 다양한 라이브러리의 API를 확인하고, 실제 작동하는 애플리케이션까지 모두 한눈에 확인하는 기회를 얻어가기를 바랍니다.
- 박찬성 (허깅페이스 펠로우)
트랜스포머는 딥러닝 중 가장 중요한 모델들 중 하나이고, 허깅페이스는 이 트랜스포머를 쉽게 사용할 수 있도록 해줍니다. 이 두 가지는 딥러닝 관련 업무를 한다면 반드시 잘 알아야 하는 부분인데 박해선 님이 번역한 이 책을 통해 쉽게 이해할 수 있습니다. 특히 간략한 소개 후 2장에서 바로 텍스트 분류를 통한 핸즈온을 진행해 트랜스포머와 허깅페이스를 어떻게 사용하는지 이해할 수 있고, 이어지는 딥 다이브와 다국어 개체명 인식, 텍스트 생성과 요약, QA 등 많이 사용하는 NLP 문제는 깊은 지식을 전달합니다. 무엇보다도 박해선 님의 번역 문체는 심플하면서도 이해하기 쉬워서 읽는 내내 즐거웠습니다. 올해 딥러닝 기술 관련 한 권의 책을 추천한다면 바로 이 책을 주저없이 추천할 것입니다.
- 김성훈 (업스테이지 대표)
트랜스포머는 현재 딥러닝 산학계를 휩쓸고 있는 가장 중요한 아키텍처입니다. 특히 자연어 처리에서는 피해 갈 수 없는 존재입니다. 이 책은 이렇게 중요한 트랜스포머를 자연어 처리에서 활용하는 방법을 다양한 태스크를 통해 자세히 다룹니다. 또한 자연어 처리에서 점점 표준이 되어가는 허깅페이스를 활용하므로, 실전에서의 활용도도 더욱 증대될 것입니다. 마지막으로 역자의 많은 딥러닝 분야 서적 집필 및 번역 경험에서 우러나오는 전달 방식은 원서 저자의 의도를 독자들에게 충분히 잘 전달해줍니다. 이 책을 통해 독자들은 자연어 처리 분야에서 트랜스포머를 활용하여 실전 능력을 키울 수 있을 것입니다.
- 김기현 (『김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프』 저자)
최신 NLP에 필수인 트랜스포머스 라이브러리를 놀랍도록 명확하고 예리하게 설명하는 가이드입니다. 추천합니다!
- 크리스토퍼 매닝 (스탠퍼드 대학 머신러닝 교수)
사전 훈련된 트랜스포머 언어 모델은 NLP 세상에 폭풍을 몰고왔습니다. 트랜스포머스 같은 라이브러리는 이런 모델을 손쉽게 사용하도록 해줍니다. 최근 NLP의 성과를 활용할 방법을, 이 라이브러리를 만든 사람보다 더 잘 설명할 사람이 있을까요? 『트랜스포머를 활용한 자연어 처리』는 저자들이 오랜 연구와 엔지니어링에서 축적한 지식을 모은 역작입니다. 상당히 폭넓고 깊은 통찰력을 제공하며 최신 연구와 실전 애플리케이션을 절묘하게 융합한 보기 드문 책입니다. 또 다국어부터 효율적인 모델 개발까지, 질문 답변부터 텍스트 생성까지 현재 NLP에서 가장 주요한 방법과 애플리케이션에 대한 정보를 담았습니다. 각 장은 실전 고려사항과 모범 사례를 강조하고, 연구 기반 모델을 실전에 활용할 수 있게 풍부한 예제 코드를 바탕으로 설명합니다. NLP를 처음 배우는 사람이든 베테랑이든 누구나 이 책을 통해 분야 이해도를 높이고 최첨단 모델을 빠르게 개발하고 배포할 수 있을 것입니다.
- 세바스찬 루더 (구글 딥마인드)
트랜스포머는 NLP 작업을 변화시켰으며 허깅페이스는 트랜스포머를 제품과 연구에 활용하는 방법을 개척했습니다. 시의적절하게도 허깅페이스의 루이스 턴스톨Lewis Tunstall, 레안드로 폰 베라Leandro von Werra, 토마스 울프Thomas Wolf는 이 중요한 주제를 편리하고 실용적으로 소개하는 책을 썼습니다. 이 책은 트랜스포머 메커니즘의 개념을 기초부터 자세히 설명하고, 다양한 트랜스포머 모델과 트랜스포머 애플리케이션을 소개하고, 트랜스포머를 훈련하고 제품에 투입할 때 발생할 수 있는 실전 문제를 소개합니다. 이 책을 읽어보니 내용의 깊이와 명쾌한 그림 덕분에 트랜스포머, 특히 자연어 처리를 배우려는 모든 사람에게 최고의 자료가 되리라 확신합니다.
- 델립 라오 (『파이토치로 배우는 자연어 처리』 저자)
복잡한 것이 단순해졌습니다. 이 책은 NLP, 트랜스포머와 이를 둘러싼 생태계를 다룬 보기 드문 귀중한 책입니다. 그저 유행어로 알고 있든, 이미 확실한 내용을 모두 알고 있든 관계없이 저자들은 유머와 과학적 엄격함, 풍부한 예제 코드를 사용해 여러분에게 이 최신 기술에 있는 은밀한 비밀을 소개합니다. 바로 사용할 수 있는 사전 훈련된 모델부터 밑바닥부터 만드는 사용자 정의 모델까지, 또한 성능에서부터 레이블이 없는 경우에까지, 저자들은 ML 엔지니어의 문제를 실용적으로 해결하고 최신 솔루션을 제공합니다. 이 책은 향후 수년 동안 현장에서 표준으로 자리매김할 것입니다.
- 루카 페로치 (액센추추어의 데이터 과학과 머신러닝 부관리자)
탁월한 모델인 트랜스포머를 위한 탁월한 책입니다!
- 제러미 하워드 (fast.ai 설립자)

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