or
Ця вправа є частиною курсу
У цьому розділі ви познайомитеся з глибоким навчанням для тексту та його застосуваннями. Навчіться використовувати PyTorch для опрацювання тексту й отримаєте практичний досвід із такими прийомами, як токенізація, стемінг, вилучення стоп-слів тощо. Зрозумійте важливість кодування текстових даних і реалізуйте методи кодування в PyTorch. Наприкінці закріпіть знання, зібравши конвеєр опрацювання тексту, що поєднує ці техніки.
Дослідіть класифікацію тексту та її роль у Natural Language Processing (NLP). Застосуйте свої навички, щоб реалізувати вбудовування слів і побудувати як згорткові нейронні мережі (CNN), так і рекурентні нейронні мережі (RNN) для класифікації тексту в PyTorch, а також зрозумійте, як оцінювати моделі за відповідними метриками.
Зануртеся у захопливий світ генерації тексту та її застосувань в NLP. Зрозумійте, як використовувати рекурентні нейронні мережі (RNN), генеративно-змагальні мережі (GAN) і попередньо навчені моделі для задач генерації тексту в PyTorch. Паралельно ви навчитеся оцінювати якість моделей за релевантними метриками.
Зрозумійте концепцію transfer learning і її застосування в класифікації тексту. Дослідіть Transformers, їхню архітектуру та використання для задач класифікації й генерації тексту. Ви також розглянете механізми attention і їхню роль в опрацюванні тексту. Нарешті, з'ясуйте можливі наслідки змагальних атак на моделі класифікації тексту й навчіться захищати свої моделі.
Поточна вправа