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

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák