Hugging Face a Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP) területén Képzés

Bevezetés

• Az NLP áttekintése és alkalmazásai
• A Hugging Face bemutatása és főbb jellemzői

Munkakörnyezet beállítása

• A Hugging Face telepítése és konfigurálása

A Hugging Face Transformers könyvtár és Transformer Modellek megértése

• A Transformers könyvtár szerkezetének és funkcióinak feltárása
• A Hugging Face-ben elérhető különböző Transformer modellek áttekintése

A Hugging Face Transformers használata

• Előre betanított modellek betöltése és használata
• Transformers alkalmazása különböző NLP feladatokhoz

Előre betanított modell finomhangolása

• Adathalmaz előkészítése a finomhangoláshoz
• Transformer modell finomhangolása egy adott feladatra

Modellek és tokenizálók megosztása

• Betanított modellek exportálása és megosztása
• Tokenizálók használata szövegfeldolgozáshoz

A Hugging Face Datasets könyvtár feltárása

• A Datasets könyvtár áttekintése a Hugging Face-ben
• Előre meglévő adathalmazok elérése és használata

A Hugging Face Tokenizers könyvtár feltárása

• A tokenizálási technikák megértése és fontossága
• Tokenizálók kihasználása a Hugging Face-ből

Klasszikus NLP feladatok végrehajtása

• Gyakori NLP feladatok implementálása a Hugging Face segítségével
• Szövegosztályozás, érzelmek elemzése, névelismerés stb.

Transformer modellek használata beszéd- és képfeldolgozási feladatokhoz

• A Transformers használatának kiterjesztése a szövegalapú feladatokon túl
• Transformers alkalmazása beszéd- és képfeldolgozási feladatokhoz

Hibakeresés és hibaelhárítás

• Gyakori problémák és kihívások a Hugging Face használata során
• Hibakeresési és hibaelhárítási technikák

Saját modell demók készítése és megosztása

• Interaktív modell demók tervezése és létrehozása
• Modellek hatékony megosztása és bemutatása

Összefoglalás és következő lépések

• A megtanult kulcsfogalmak és technikák összefoglalása
• Útmutatás a további felfedezéshez és tanuláshoz szükséges forrásokhoz