Stosowane NLP w Pythonie: transformatory, CNN i klasyfikacja tekstu

Dane tekstowe szybko się rozwijają, a nowoczesne organizacje polegają na przetwarzaniu języka naturalnego, aby wyodrębnić spostrzeżenia, zautomatyzować tłumaczenie i zrozumieć nastroje.Ten kurs uczy, jak projektować i wdrażać nowoczesna NLP modele za pomocą Pythona i TensorFlow. Czytając jasne wyjaśnienia i badając gotowe do produkcji fragmenty kodu, zdobędziesz umiejętności, aby poradzić sobie z klasyfikacją tekstu, tłumaczeniem sekwencji na sekwencję i nowoczesnymi przepływami pracy w osadzaniu wektorów. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje NLP, tokenizację tekstu i budowanie słownictwa - Buduj zwojowe sieci neuronowe zoptymalizowane pod kątem klasyfikacji tekstu i analizy sentymentu - Wdrażaj modele sekwencyjne przy użyciu nowoczesnych architektur transformatorów - Zastosuj wstępnie wyszkolone modele i poznaj podstawy nowoczesnych osadzeń wektorowych - Skonfiguruj potoki szkoleniowe w środowiskach notebooków w chmurze za pomocą TensorFlow - Ćwicz debuggowanie potoków przetwarzania tekstu poprzez uporządkowaną analizę kodu Będziesz przechodzić krok po kroku przez pisemne przewodniki obejmujące analizę sentymentu, tłumaczenie maszynowe i nowoczesne przepływy pracy oparte na transformatorach. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w uczeniu maszynowym i programistów Pythona, którzy chcą specjalizować się w przetwarzaniu tekstu.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w NLP. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować podstawy nowoczesnego przetwarzania języka naturalnego.