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Transformers in Action
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MZN 5122
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Transformers in Action gives data scientists and machine-learning engineers a clear and practical roadmap to how transformer models and large-language-model (LLM) architectures work under the hood.
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Certificação PCI DSS
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O que se Destaca
Detalhes do produto
| Publisher | Manning Publications |
| Publication date | November 25, 2025 |
| Language | English |
| Print length | 256 pages |
| ISBN-10 | 1633437884 |
| ISBN-13 | 978-1633437883 |
| Item Weight | 1.04 pounds (470 grams) |
| Dimensions | 7.38 x 0.64 x 9.25 inches (18.7 x 1.6 x 23.5 cm) |
Quem Deverá Comprar?
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Toy Collectors
Collectors will appreciate the intricate designs and limited editions, enhancing their existing Transformer memorabilia.
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Kids aged 6-12
This product provides interactive play and promotes creative thinking, making it ideal for children within this age group.
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Fans of Action
Action enthusiasts will enjoy the dynamic transformations and combat scenarios, adding excitement to playtime.
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Younger Children
Children under 6 may struggle with complex transformations and small parts, posing a potential safety hazard.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Transformers in Action
Perguntas e respostas do cliente
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Pergunta:
Como comprar Transformers in Action online na Ubuy?
Resposta: É fácil comprar Transformers in Action online na Ubuy.. Você só precisa procurar o produto, escolher a forma de envio na hora de finalizar a compra e receber no seu endereço. -
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Transformers in Action está disponível para compras online em Mozambique?
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Pergunta:
Quanto tempo leva para receber o produto após fazer o pedido?
Resposta: O tempo de entrega do seu produto encomendado varia de acordo com o que você pediu e o método de envio que você escolheu.. O tempo estimado de entrega é mencionado durante o processo de checkout, portanto, fique despreocupado ao fazer compras.
Natural Language Processing Editorial Review
**** Nicole Koenigstein’s "Transformers in Action" emerges as a quintessential resource for both new and seasoned machine learning practitioners eager to immerse themselves in the transformative architecture of transformers. Unlike many existing resources that either veer into overly abstract mathematics or remain firmly entrenched in basic API calls, this book strikes a delicate balance, offering a deep yet accessible exploration of the underlying principles driving today's leading language models. One of the standout features of the book is its architectural clarity. Koenigstein meticulously unpacks the attention mechanism responsible for the success of transformers, enabling readers to understand both the theory and practical application. The book’s extensive coverage of advanced topics, such as decoding strategies and preference alignment, marks it as a valuable resource for anyone aiming to apply these methodologies effectively in real-world scenarios. Moreover, the text shines in its discussion of engineering best practices and real-world Constraints, addressing critical areas like parameter-efficient fine-tuning and quantization that practitioners encounter frequently. The focus on multimodal and specialized models is forward-thinking, directing attention to current industry trends in AI and complex document processing. The book does not shy away from ethical Considerations, rounding out its practical advice with a chapter dedicated to bias detection and interpretability. This holistic approach ensures that readers not only learn to build powerful models but do so in a responsible manner. Practical implementation is greatly facilitated by the inclusion of well-crafted Jupyter notebooks and a GitHub repository, which provide valuable hands-on experience through real-world coding examples. This practical aspect reinforces the book's intention not merely as an informational text but as a guide for actionable learning. In conclusion, "Transformers in Action" serves as a critical tool for data scientists and machine learning engineers alike, combining rigorous mathematical insights with hands-on coding practices. It excels in clarity and comprehensiveness, making it a must-read for anyone looking to deepen their understanding of transformers and their application in AI. **
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Prós
- Architectural clarity and practical explanations.
- Comprehensive coverage of advanced topics in transformers.
- Focus on real-world engineering challenges and optimization strategies.
- Forward-looking discussions on multimodal and specialized models.
- Ethical Considerations on bias detection and model interpretability.
- High-quality hands-on resources, including Jupyter notebooks and GitHub repository.
Contras
- Not suitable for casual readers without a background in machine learning.
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MZN 5122
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Em conformidade com a norma PCI DSS e com certificação ISO 27001:2022, com pagamentos encriptados e proteção total do comprador em todas as encomendas.
Recursos e benefícios
- Learn the practical applications of transformer models and LLM architectures.
- Hands-on examples and code samples for real-world implementation.
- Gain skills to build, fine-tune, and optimize transformer-based models.
- Make informed architecture-level decisions for effective AI systems.
- Focus on responsible AI practices and ethical considerations.
- Equipped for both beginners and experts looking to deepen their knowledge.
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