or
Toto cvičení je součástí kurzu
Tato kapitola tě uvede do světa deep learningu pro text a jeho aplikací. Naučíš se využívat PyTorch ke zpracování textu a získáš praktické zkušenosti s technikami jako tokenizace, stemming, odstraňování stop slov a dalšími. Pochopíš, proč je kódování textových dat důležité, a implementuješ techniky kódování pomocí PyTorchu. Na závěr si znalosti upevníš sestavením pipeline pro zpracování textu, která tyto techniky kombinuje.
Prozkoumej klasifikaci textu a její roli v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP). Uplatníš své dovednosti při implementaci word embeddingů a vytvoříš konvoluční neuronové sítě (CNN) i rekurentní neuronové sítě (RNN) pro klasifikaci textu v PyTorchu. Naučíš se také vyhodnocovat své modely pomocí vhodných metrik.
Vstup do vzrušujícího světa generování textu a jeho aplikací v NLP. Naučíš se využívat rekurentní neuronové sítě (RNN), generativní adversariální sítě (GAN) a předtrénované modely pro úlohy generování textu v PyTorchu. Zároveň se naučíš hodnotit výkon svých modelů pomocí relevantních metrik.
Pochop koncept transfer learningu a jeho využití při klasifikaci textu. Prozkoumej transformery, jejich architekturu a způsoby jejich použití pro klasifikaci a generování textu. Zaměříš se také na mechanismy pozornosti a jejich roli při zpracování textu. Na závěr se seznámíš s potenciálními dopady adversariálních útoků na modely klasifikace textu a naučíš se, jak své modely chránit.
Aktuální cvičení