Metin İşleme Tekniklerini Öğrenin

Metin işlemenin temel ilkelerini öğrenecek, derin öğrenme modelleri için metin verilerini ön işleme ve kodlama yöntemlerini öğreneceksiniz. Tokenleştirme, kökleme, lemmatizasyon gibi teknikleri ve tekli kodlama, Bag-of-Words ve TF-IDF gibi kodlama yöntemlerini keşfedecek ve bunları metin sınıflandırması için Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ile birlikte kullanacaksınız.

Metin Üretimi ve RNN'lerle Yaratıcı Olun

Yolculuk, Tekrarlayan Sinir Ağlarının (RNN) metin oluşturmayı nasıl mümkün kıldığını öğrenirken ve metin oluşturma için Generative Adversarial Networks (GAN) adlı büyüleyici dünyayı keşfederken devam ediyor. Ayrıca, akıcı ve yaratıcı metinler üretebilen önceden eğitilmiş modeller de keşfedeceksiniz.

Metin Sınıflandırması için Güçlü Modeller Oluşturun

Son olarak, metin sınıflandırması için transfer öğrenme teknikleri ve önceden eğitilmiş modellerin gücünden yararlanma dahil olmak üzere, metin için derin öğrenmenin ileri düzey konularını inceleyeceksiniz. Transformer mimarisi ve dikkat mekanizması hakkında bilgi edinecek ve bunların metin işlemede nasıl uygulandığını anlayacaksınız. Bu kursun sonunda, karmaşık metin verilerini işleme ve güçlü derin öğrenme modelleri oluşturma konusunda pratik deneyim ve beceriler kazanmış olacaksınız.

Metin sınıflandırma görevlerini kategorize etme

PyTorch ile Metin için Deep Learning

Uygulamalı interaktif egzersiz