or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Bu bölüm, seni metin için deep learning ve uygulamalarıyla tanıştırır. PyTorch’u metin işleme için nasıl kullanacağını öğren ve tokenizasyon, gövdeleme (stemming), durak sözcük (stopword) temizleme ve daha fazlası gibi tekniklerle uygulamalı deneyim kazan. Metin verisini kodlamanın önemini anla ve PyTorch kullanarak kodlama tekniklerini uygula. Son olarak, bu teknikleri birleştirerek bir metin işleme hattı (pipeline) kurup bilgilerini pekiştir.
Metin sınıflandırmayı ve Doğal Dil İşleme (NLP) içindeki rolünü keşfet. PyTorch kullanarak sözcük gömmeleri (word embeddings) uygula ve metin sınıflandırma için Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ile Yinelenen Sinir Ağları (RNN) geliştir; ayrıca modellerini uygun metriklerle nasıl değerlendireceğini anla.
Metin üretiminin heyecan verici dünyasına ve NLP’deki uygulamalarına adım at. PyTorch kullanarak metin üretim görevleri için Yinelenen Sinir Ağları (RNN), Üretici Çekişmeli Ağlar (GAN) ve önceden eğitilmiş modellerden nasıl yararlanacağını öğren. Ayrıca, modellerinin performansını ilgili metriklerle değerlendirmeyi öğreneceksin.
Transfer öğrenme kavramını ve metin sınıflandırmadaki kullanımını anla. Transformer’ları, mimarilerini ve onları metin sınıflandırma ile metin üretimi görevlerinde nasıl kullanacağını keşfet. Ayrıca dikkat (attention) mekanizmalarına ve metin işlemedeki rollerine de dalacaksın. Son olarak, düşmanca saldırıların metin sınıflandırma modelleri üzerindeki olası etkilerini anla ve modellerini nasıl koruyacağını öğren.
Geçerli egzersiz