Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a NLP Finomhangolásba
- Mi a finomhangolás?
- Az előre betanított nyelvi modellek finomhangolásának előnyei
- Népszerű előre betanított modellek áttekintése (GPT, BERT, T5)
NLP Feladatok Megértése
- Érzelmelemzés
- Szövegösszefoglalás
- Gépi fordítás
- Entitások Felismerése (NER)
Környezet Beállítása
- Python és könyvtárak telepítése és konfigurálása
- A Hugging Face Transformers használata NLP feladatokhoz
- Előre betanított modellek betöltése és feltárása
Finomhangolási Technikák
- Adatkészletek előkészítése NLP feladatokhoz
- Tokenizálás és bemeneti formázás
- Finomhangolás osztályozási, generálási és fordítási feladatokhoz
Modell Teljesítmény Optimalizálása
- A tanulási ráta és a kötegméret megértése
- Regularizációs technikák használata
- Modell teljesítmény értékelése metrikákkal
Gyakorlati Laborok
- BERT finomhangolása érzelmelemzéshez
- T5 finomhangolása szövegösszefoglaláshoz
- GPT finomhangolása gépi fordításhoz
Finomhangolt Modellek Üzembehelyezése
- Modellek exportálása és mentése
- Modellek integrálása alkalmazásokba
- Modellek felhőplatformokra történő üzembehelyezésének alapjai
Kihívások és Legjobb Gyakorlatok
- Túlbizonyosság elkerülése a finomhangolás során
- Egyenetlen adatkészletek kezelése
- Reprodukálhatóság biztosítása kísérletekben
Jövőbeli Trendek a NLP Finomhangolásban
- Új előre betanított modellek
- Haladások az átviteli tanulásban NLP területén
- Többmódusú NLP alkalmazások feltárása
Összefoglalás és Következő Lépések
Követelmények
- Alapvető ismeretek a NLP fogalmairól
- Tapasztalat Python programozásban
- Ismeret a mélytanulási keretrendszerekben, mint a TensorFlow vagy PyTorch
Célközönség
- Adattudósok
- NLP mérnökök
21 Órák
