or
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
यह अध्याय आपको टेक्स्ट के लिए डीप लर्निंग और उसके अनुप्रयोगों से परिचित कराता है. PyTorch का इस्तेमाल करके टेक्स्ट प्रोसेसिंग करना सीखिए और टोकनाइज़ेशन, स्टेमिंग, स्टॉपवर्ड रिमूवल जैसी तकनीकों पर हाथ-सफाई पाइए. टेक्स्ट डेटा को एन्कोड करने के महत्व को समझिए और PyTorch के साथ एन्कोडिंग तकनीकें लागू कीजिए. अंत में, इन तकनीकों को मिलाकर एक टेक्स्ट प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाकर अपनी समझ पुख्ता कीजिए.
टेक्स्ट क्लासिफिकेशन और उसका Natural Language Processing (NLP) में रोल जानिए. PyTorch का उपयोग करके वर्ड एम्बेडिंग लागू कीजिए और टेक्स्ट क्लासिफिकेशन के लिए Convolutional Neural Networks (CNNs) और Recurrent Neural Networks (RNNs) दोनों विकसित कीजिए, और उपयुक्त मेट्रिक्स से अपने मॉडलों का मूल्यांकन करना समझिए.
टेक्स्ट जनरेशन की रोचक दुनिया और उसके NLP में उपयोगों में कदम रखिए. PyTorch के साथ Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), और प्री-ट्रेंड मॉडलों का लाभ उठाकर टेक्स्ट जनरेशन टास्क करें. साथ ही, आप संबंधित मेट्रिक्स का उपयोग करके अपने मॉडलों के प्रदर्शन का आकलन करना भी सीखेंगे.
ट्रांसफर लर्निंग की अवधारणा और उसका टेक्स्ट क्लासिफिकेशन में उपयोग समझिए. Transformers, उनकी आर्किटेक्चर, और उन्हें टेक्स्ट क्लासिफिकेशन व जनरेशन टास्क के लिए कैसे इस्तेमाल करें, यह जानिए. आप अटेंशन मैकेनिज़्म और टेक्स्ट प्रोसेसिंग में उनकी भूमिका में भी गहराई से जाएँगे. अंत में, टेक्स्ट क्लासिफिकेशन मॉडलों पर एडवर्सेरियल अटैक्स के संभावित प्रभाव को समझिए और अपने मॉडलों की सुरक्षा करना सीखिए.
वर्तमान अभ्यास