Pre-elaborazione del Testo e RNN a Livello di Carattere per l'NLP

L'elaborazione del testo grezzo per il deep learning richiede una preparazione precisa dei dati e architetture di reti neurali strutturate. Questo corso ti guida attraverso i passaggi essenziali per trasformare il testo non strutturato in sequenze con padding pronte per le reti neurali ricorrenti a livello di carattere. Acquisirai una solida comprensione di come i modelli sequenziali analizzano il testo a livello di singolo carattere per catturare modelli linguistici granulari. Completando questo corso, sarai in grado di pre-elaborare con sicurezza set di dati testuali e configurare layer ricorrenti per gestire dati sequenziali per compiti di elaborazione del linguaggio naturale. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della rappresentazione del testo a livello di carattere e della tokenizzazione - Applicare tecniche di padding per standardizzare le lunghezze delle sequenze per l'input della rete neurale - Configurare layer di reti neurali ricorrenti, incluse le architetture GRU e LSTM - Implementare layer TimeDistributed per generare predizioni sull'intera sequenza - Esercitarsi nella costruzione di una pipeline completa di pre-elaborazione del testo da zero - Esplorare i moderni pattern sequence-to-sequence e le migliori pratiche per la valutazione del modello Il corso inizia con i concetti fondamentali dell'elaborazione del linguaggio naturale e della rappresentazione del testo, per poi passare passo dopo passo alla preparazione del set di dati, al padding delle sequenze e alla costruzione del modello utilizzando i moderni strumenti di Keras. Questo corso è pensato per principianti che hanno una conoscenza di base di Python e desiderano imparare come preparare i dati testuali e costruire modelli ricorrenti per l'NLP. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa di deep learning. Inizia a leggere per padroneggiare oggi stesso la modellazione di sequenze a livello di carattere.