Kurzusleírás
Bevezetés az NLP Deep Learning-ba
A különböző típusú DL modellek megkülönböztetése
Előre betanított vs betanított modellek használata
Szóbeágyazás és érzéselemzés használata a szöveg jelentésének kinyerésére
Hogyan működik a felügyelet nélküli Deep Learning
Python Deep Learning könyvtárak telepítése és beállítása
A Keras DL könyvtár használata a TensorFlow tetején, hogy a Python feliratokat hozzon létre
A Theano (numerikus számítási könyvtár) és a TensorFlow (általános és nyelvészeti könyvtár) együttműködése kiterjesztett DL-könyvtárakként feliratok létrehozására.
Használja a Kerast a TensorFlow tetején vagy a Theano-t a Deep Learning gyors kísérletezéséhez
Egy egyszerű Deep Learning alkalmazás létrehozása a TensorFlow-ben, hogy feliratokat adjon a képgyűjteményhez
Hibaelhárítás
Néhány szó más (specializált) DL-keretrendszerekről
A DL alkalmazás telepítése
GPUs használata a DL gyorsításához
Zárszó
Követelmények
- A Python programozás ismerete
- A Python könyvtárak általános ismerete
Közönség
- Programozók, akik érdeklődnek a nyelvészet iránt
- Programozók, akik az NLP (natural Language Processing) megértésére törekszenek
Vélemények (2)
Gyakorlatok és eszmecserék a kérdések/válaszok során
Antoine - Physiobotic
Kurzus - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Machine Translated
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning