Aprende a utilizar el modelado RNN en Python

En este curso, aprenderás a utilizar redes neuronales recurrentes para clasificar texto (binario y multiclase), generar frases y traducir oraciones del portugués al inglés.

Los modelos de machine learning se basan en valores numéricos para realizar predicciones y clasificaciones, pero ¿cómo pueden los ordenadores tratar los datos de texto? Con el enorme aumento de los datos de texto disponibles, son posibles aplicaciones como la clasificación automática de documentos, la generación de texto y la traducción automática neuronal. Aquí descubrirás cómo las RNN en machine learning pueden ayudar en este proceso.

Descubre el poder de las redes neuronales recurrentes

Comenzarás este curso de cuatro horas analizando los fundamentos de las redes neuronales recurrentes. Al explorar cómo fluye la información a través de una red neuronal recurrente, utilizarás un modelo RNN de Keras para realizar la clasificación del sentimiento.

A medida que revises la arquitectura RNN con más detalle, aprenderás sobre los problemas de gradiente desaparecido y explosivo, y cómo incrustar capas en un modelo de lenguaje.

Explora los modelos de lenguaje con datos reales

A partir de estos conocimientos, descubrirás cómo preparar datos para una tarea de clasificación multiclase y explorarás en qué se diferencian estas tareas de la clasificación binaria.

Por último, aprenderás a utilizar modelos RNN para la generación de texto y la traducción automática neuronal. Utilizarás tus conocimientos sobre redes neuronales recurrentes para replicar el habla de Sheldon, de The Big Bang Theory, y traducir frases en portugués al inglés.

Este curso ofrece una visión detallada de las RNN en el machine learning, proporcionándote los conocimientos necesarios para desarrollar tus habilidades en este ámbito.

Revisión de la clasificación del sentimiento

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