Discover the power of Hugging Face, the go-to AI platform for developers and data scientists. Explore pre-trained models, access datasets, and set up workflows to launch your AI-powered solutions.

Introduction to Hugging Face

Why build with Hugging Face?

Exploring models on the Hub!

Running Hugging Face models

Building a text generation pipeline

Inference providers

Hugging Face Datasets

Exploring datasets on the Hub!

Loading datasets

Manipulating datasets

Getting Started with Hugging Face

Learn to build AI pipelines with Hugging Face. Master text classification, summarize content, and extract insights from documents, equipping you to tackle real-world challenges across industries.

Metin sınıflandırma

Dil bilgisel doğruluk

Soru Doğal Dil Çıkarımı

Dinamik kategori ataması

Metin özetleme

Uzun metni özetleme

Özet uzunluğunu ayarlama

Otomatik Modeller ve Tokenizer'lar

Options

Pipelines

Auto Classes

AutoModels ve AutoTokenizers ne zaman kullanılmalı?

AutoTokenizer ile metin tokenleştirme

AutoClasses Kullanımı

Belge Soru-Cevap

Seçenekler

Text Classification

Summarization

Question Answering

Hangi görev bu senaryoya uygun?

PyPDF ile metin çıkarma

Bir Soru-Cevap (Q&A) pipeline'ı kurma

Tebrikler!

Building Pipelines with Hugging Face

english.arrow

imdb_train.arrow

imdb_test.arrow

common_language.arrow

Hugging Face, Machine Learning ve yapay zekâ işlevlerine erişmek için hayati bir platformdur. Bu kursta, görevlerin için en uygun modelleri ve veri kümelerini bulmak üzere Hugging Face Hub’ı keşfedeceksin. Hugging Face’in API’sini kullanarak model deposunda göreve, yazara veya popülerliğe göre arama yapacaksın. Hugging Face’in temel bileşenlerinden biri olan pipeline’ları kullanarak basit ve sezgisel bir söz dizimiyle pek çok AI görevi gerçekleştireceksin. Metinleri kategorilere ayırmayı, etkili ve doğru özetler üretmeyi ve hatta belgelerle sohbet etmeyi öğreneceksin. AI devrimine katıl ve Hugging Face’i bugün keşfet!

Videolarda, videoların sol altındaki "Show transcript" seçeneğine tıklayarak açabileceğin canlı dökümler bulunur.
Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin.
CPE kredilerini almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede yüzde 70 puana ulaşman gerekir. Sağdaki CPE kredileri duyurusuna tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

<h2>Hugging Face ile AI Oluşturmaya Başlayın</h2>Günümüzün hızla gelişen makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) ortamında Hugging Face, herkesin projelerinde en yeni modelleri, veri kümelerini ve işlevleri kullanmasına olanak tanıyan önemli bir platform olarak öne çıkıyor.<br><br><h2>Hugging Face Hub'ı keşfedin</h2>Başlangıç olarak, Hugging Face Hub'ın geniş model ve veri seti deposunda gezinmeye başlayacaksınız. Hugging Face'ten modelleri yükleyecek, kullanacak ve kaydedecek, model eğitimi için veri kümelerini indirecek ve işleyebileceksiniz.<br><br><h2>Metin Uygulamaları için Boru Hatları Oluşturma</h2>Hugging Face'de bulunan önceden eğitilmiş modelleri, gramer doğruluğu ve dinamik kategori atama gibi metin sınıflandırma görevleri için kullanın; hem özetleyici hem de soyutlayıcı özetleme modellerini kullanarak uzun metin pasajlarını özetleyin ve hatta belgelerle sohbet etmeye başlayın!<br><br>Kursun sonunda, Hugging Face'i kullanarak çok çeşitli metin tabanlı ML ve AI görevlerini etkili bir şekilde ele almak için gerekli bilgi ve becerilere sahip olacaksınız.

Introduction to Functions in Python

Hugging Face Hub'daki geniş model ve veri kümesini keşfedin ve kullanın.

Hugging Face ile Çalışmak

Hugging Face Hub'da bulunan kapsamlı model ve veri seti havuzunu keşfedin ve kullanın.

Veri Bilimcileri için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi

Geliştiriciler için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi

Yapay Zeka Uygulamaları Geliştirme

Hugging Face Temelleri

Müşteri yorumlarını hızlıca olumlu veya olumsuz diye sınıflandırmam gerekiyor

Görev, haber makaleleri için basit bir metin özetleme

Metin üretimi görevleri için birden fazla modeli hızlıca karşılaştırmak istiyorum

Müşteri destek modelimiz 'Acil' kategorisini daha sık önceliklendirmeli

Görev, finansal raporların tokenleştirilmesini ve 'EBITDA' veya 'ROI' gibi terimler için özel tokenlar eklemeyi gerektiriyor

AutoModels ve AutoTokenizers ne zaman kullanılmalı?

Hugging Face ile Çalışmak

Uygulamalı interaktif egzersiz