Învață cum să folosești modelarea RNN în Python

În acest curs, vei învăța cum să folosești Rețele Neuronale Recurente pentru a clasifica textul (binare și multiclasă), a genera fraze și a traduce propoziții din portugheză în engleză.

Modelele de machine learning se bazează pe valori numerice pentru a face predicții și clasificări, dar cum pot computerele să lucreze cu date text? Odată cu creșterea uriașă a volumului de date text disponibile, devin posibile aplicații precum clasificarea automată a documentelor, generarea de text și traducerea automată neuronală. Aici vei învăța cum RNN-urile din machine learning pot ajuta în acest proces.

Descoperă puterea rețelelor neuronale recurente

Vei începe acest curs de patru ore analizând bazele Rețelelor Neuronale Recurente. Explorând modul în care informația circulă printr-o rețea neuronală recurentă, vei folosi un model RNN Keras pentru a realiza clasificarea sentimentelor.

Pe măsură ce analizezi mai în detaliu arhitectura RNN, vei învăța despre problemele de gradient care dispar și explodează și despre cum să încorporezi straturi într-un model de limbaj.

Explorează modelele lingvistice cu date din viața reală

Bazându-te pe aceste cunoștințe, vei descoperi cum poți pregăti datele pentru o sarcină de clasificare multiclasă, explorând modul în care aceste sarcini diferă de clasificarea binară.

În cele din urmă, vei învăța cum să folosești modelele RNN pentru generarea de text și traducerea automată neuronală. Vei folosi cunoștințele tale despre rețele neuronale recurente pentru a replica vorbirea lui Sheldon din The Big Bang Theory și pentru a traduce expresii în portugheză în engleză.

Acest curs oferă o privire aprofundată asupra RNN-urilor în machine learning, oferindu-ți cunoștințele necesare pentru a-ți dezvolta abilitățile în acest domeniu.

Transfer learning pentru modele de limbaj

Create Your Free Account