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 会 #30
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SUMMARY:機械学習のエンジニアのためのTransformers読書会 #30
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93540
 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n要旨\nこの
 読書会は「機械学習エンジニアのためのTransformers」を
 取り上げます。\n毎回担当者を決めて、本に軽く目を
 通しながら、担当者が公式リポジトリのコードを実行
 していきます。参加者の手元に本がある前提で、発表
 用のスライドなどは用意しません。この読書会は担当
 者の負荷をできるだけ小さくするという方針で実施し
 ます。このような進め方が初めてなので、会を進めな
 がらより良い方法を模索していきます。\n各回の担当
 者は事前にコードの動作確認だけお願いします。資料
 の準備は必須ではありませんが、準備して頂いても大
 丈夫です。この読書会では、担当者に「よくわかって
 いる」ことを求めません！むしろ "「わからない」を
 連発して周りからの助けを求める感じ" でOKです！です
 ので希望者になることを「重荷に」感じてもらうこと
 はありません！\n不特定多数が参加するオンラインイ
 ベントのため、原著の内容そのものは画面共有しない
 方針とします。ご了承ください。\n一方、下記の原著
 のための GitHub リポジトリの内容は画面共有可能と捉
 え、活用する方針です。\n\n公式リポジトリのコード\n
 日本語訳書サポートサイト\n\n開催ペースは月に2、3回
 程度を想定しています。毎回、最後に次以降の開催日
 時を決めます。基本的に土曜日の22:00〜23:00の枠として
 、日は担当者、オーガナイザーの都合で決めさせてく
 ださい。\n開催日時\n2024年2月17日（土）22:00〜23:00\n場
 所\nDiscordのPyData-JPのボイスチャンネル「PyDataOsaka読書
 会」で行います。\n当イベントに参加申し込み頂くと
 、DiscordPyData-JPのサーバへの招待リンクを当イベントペ
 ージで確認できます。\n書籍の目次\n今回は「9.1　GitHub
  Issueタガーの構築」から読んでいきます。\n9章　ラベ
 ルのないまたは少ない状況への対応方法\n    9.1　GitHub 
 Issueタガーの構築\n        9.1.1　データの取得\n        9.1.
 2　データの準備\n        9.1.3　学習データセットの作成
 \n        9.1.4　学習スライスの作成\n    9.2　ナイーブベ
 イズによるベースラインの実装\n    9.3　ラベルのない
 データへの対処方法\n    9.4　ラベルの少ないデータへ
 の対処方法\n        9.4.1　データ拡張\n        9.4.2　埋め
 込みをルックアップテーブルとして使用する場合\n     
    9.4.3　通常のTransformerのファインチューニング\n       
  9.4.4　プロンプトを使ったインコンテキスト学習と少
 数事例学習\n    9.5　ラベルなしデータの活用\n        9.5
 .1　言語モデルのファインチューニング\n        9.5.2　
 分類器のファインチューニング\n        9.5.3　高度な手
 法\n    9.6　まとめ\n\n\n当日の流れ\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n
 \n\n22:00-22:05\n概要説明\n\n\n22:05-22:50\n読書会\n\n\n22:50-23:0
 0\n次回日時・担当者の決定\n\n\n\nその他\n\nPyData Osakaに
 ついてはこちらをご参照ください。\nhackMDの使用方法
 についてはこちらをご参照ください。\n
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