PyTorch ve fastai ile Doğal Dil İşleme

Bilgisayarların insan dilini nasıl işlediğini anlamak, modern yazılım geliştirmedeki en değerli becerilerden biridir. Bu metin tabanlı kurs, PyTorch ve fastai kullanarak Doğal Dil İşleme'nin (NLP) temel kavramları boyunca size rehberlik eder, teorik derin öğrenmeyi pratik, okunabilir koda dönüştürür. Güçlü dil modellerini eğitmeye geçmeden önce metin temsilinin mutlak temelleriyle başlayacaksınız. Yazılı açıklamalar ve net kod örnekleri üzerinde çalışarak, metin verilerini nasıl hazırlayacağınızı, sinir ağlarını nasıl oluşturacağınızı ve önceden eğitilmiş modelleri özel ihtiyaçlarınız için nasıl ince ayar yapacağınızı öğreneceksiniz. Ayrıca, becerilerinizin güncel kalmasını sağlayarak, transformer mimarileri ve prompt mühendisliği temelleri dahil olmak üzere alandaki modern gelişmeleri de ele alıyoruz. Neler öğreneceksiniz: - Tokenization, numericalization ve word embeddings temel kavramlarını anlayın - PyTorch ve fastai kullanarak metin sınıflandırma modelleri oluşturun ve eğitin - Büyük dil modellerini özel görevlere uyarlamak için transfer learning tekniklerini uygulayın - Dizi sınıflandırması için modern transformer tabanlı mimarileri uygulayın - Derin öğrenme işlem hatları için ham metin veri kümelerini temizleyin, ön işleyin ve yapılandırın - Standart NLP metrikleri ve doğrulama stratejileri kullanarak model performansını değerlendirin Bu kurs, sinir ağı mimarilerine ve model optimizasyonuna geçmeden önce temel kelime dağarcığı ve temel metin işleme ile başlar. Yapılandırılmış metin dersleri ve kod parçacıkları aracılığıyla, derin öğrenme modellerinin metni nasıl okuduğu ve ürettiği konusunda sağlam bir sezgisel anlayış geliştireceksiniz. Bu kurs, Python ile temel düzeyde aşinalığı olan ancak derin öğrenme ve NLP'ye yeni başlayan yazılım geliştiriciler, veri analistleri ve meraklı programcılar için tasarlanmıştır. İleri düzey matematik veya makine öğrenimi geçmişi gerekmez. Metne dalın ve ilk dil modellerinizi bugün oluşturmaya başlayın.