Przetwarzanie języka naturalnego z głębokim uczeniem

Dane tekstowe są wszędzie, ale uczenie maszyn rozumienia ludzkiego języka wymaga potężnych modeli obliczeniowych. Ten kurs oparty na tekście prowadzi przez podstawowe koncepcje przetwarzania tekstu przy użyciu nowoczesnych technik głębokiego uczenia się. Przejdziesz od zrozumienia podstawowego przetwarzania wstępnego tekstu do projektowania, szkolenia i oceny modeli neuronowych dla zadań takich jak analiza sentymentu, generowanie tekstu i tłumaczenie. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć NLP, technik wstępnego przetwarzania tekstu i tokenizacji; Mapowanie słów do przestrzeni wielowymiarowych za pomocą osadzania słów i reprezentacji wektorowych; Budowanie i szkolenie powtarzających się sieci neuronowych (RNN) i sieci pamięci długoterminowej (LSTM) dla danych sekwencyjnych; Poznaj mechanikę uwagi Zastosuj nowoczesne techniki uczenia transferowego przy użyciu wstępnie wyszkolonych modeli językowych do klasyfikacji tekstu; Wdrażaj metrykę oceny w celu pomiaru wydajności modelu na rzeczywistych zbiorach danych tekstowych. Kurs zaczyna się od podstawowych koncepcji językowych i podstaw matematycznych, zanim przejdzie do architektur sieci neuronowych i nowoczesnych modeli transformatorów. Przeczytasz jasne, krok po kroku wyjaśnienia i przeanalizujesz fragmenty kodu zaprojektowane w celu zbudowania praktycznej intuicji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, programistów i entuzjastów technologii, którzy chcą nauczyć się głębokiego uczenia się dla NLP od podstaw. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z sieciami neuronowymi, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Rozpocznij swoją podróż w świat inteligentnego przetwarzania tekstu już dziś.