
NLP, 컴퓨터 비전, 오디오 전반의 실무 작업을 위한 Transformers 라이브러리 활용법을 보여주는 실습용 Jupyter
요약
Transformers 라이브러리를 활용하여 NLP, 컴퓨터 비전, 오디오 분야의 실무 작업을 수행하는 Jupyter Notebook 실습 가이드입니다. BERT 파인튜닝부터 이미지 세그멘테이션, 객체 탐지까지 다양한 멀티모달 태스크를 다룹니다.
핵심 포인트
- BERT를 이용한 개체명 인식 및 텍스트 분류 실습
- Audio Spectrogram Transformer 기반 오디오 분류 추론
- CLIPSeg를 활용한 제로샷 이미지 세그멘테이션 수행
- Conditional DETR을 이용한 커스텀 객체 탐지 파인튜닝
NLP (자연어 처리), 컴퓨터 비전 (computer vision), 그리고 오디오 (audio) 전반의 실무 작업을 위해 Transformers 라이브러리를 사용하는 방법을 보여주는 실습용 Jupyter notebook 모음입니다.
- 개체명 인식 (named entity recognition) 및 다중 레이블 텍스트 분류 (multi-label text classification)를 위한 BERT 파인튜닝 (Fine-tuning).
- 오디오 분류 (audio classification)를 위한 Audio Spectrogram Transformer를 이용한 추론 (inference) 실행.
- CLIPSeg를 이용한 제로샷 (zero-shot) 이미지 세그멘테이션 (image segmentation) 수행.
- 커스텀 데이터셋에서의 객체 탐지 (object detection)를 위한 Conditional DETR 파인튜닝 (Fine-tuning).
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X @githubprojects (자동 발견)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기