Boken "Transformers for Machine Learning: A Deep Dive" er den første omfattende guiden som utforsker transformers, som i dag er en helt sentral del av mange nevrale nettverksarkitekturer. Disse teknologiene benyttes i en rekke anvendelser, inkludert naturlig språkprosessering (NLP), talegjenkjenning, tidsserier og datavisjon. Gjennom utviklingen har transformers gjennomgått en rekke tilpasninger og forbedringer, noe som har ført til nye teknikker og metoder. Med mer enn 60 forskjellige transformerarkitekturer dekket inngående, fungerer denne boken som en uvurderlig referanse for de som ønsker en grundig forståelse av hvordan man kan anvende transformer-teknikker på områder som tale, tekst, tidsserier og datavisjon. Leserne blir tilbudt praktiske råd og strategier for hver arkitektur, samt innsikt i hvordan disse kan brukes i virkelige scenarier. Boken inkluderer også praktiske casestudier og kodeeksempler, slik at teori kan omsættes til praktisk analyse ved bruk av verktøy og biblioteker – alt klart til å kjøres i Google Colab. Å forstå de teoretiske forklaringene av disse teknikkene vil gi leserne et solid fundament for å navigere i det stadig utviklende landskapet av transformerte modeller innen maskinlæring.
