Introducere în procesarea limbajului natural cu TensorFlow
Începător
Data Scientist
Developer
Student
Azure Machine Learning
În acest modul, explorăm diferite arhitecturi de rețele neuronale pentru procesarea textelor în limbaj natural. Procesarea limbajului natural (NLP) a experimentat o creștere rapidă și avansare în principal, deoarece performanța modelelor lingvistice depinde de capacitatea lor generală de a "înțelege" textul și poate fi instruită utilizând o tehnică nesupervisată pe corpora de text mare. În plus, modelele de text preantrenate au simplificat multe sarcini NLP și au îmbunătățit dramatic performanța. Aflăm mai multe despre aceste tehnici și elementele de bază ale NLP în acest modul de învățare.
Obiective de instruire
În acest modul veți:
- Înțelegeți cum este procesat textul pentru activitățile de procesare a limbilor naturale
- Familiarizează-te cu rețelele neuronale recurente (RNN) și rețelele generative
- Aflați cum să construiți modele de clasificare a textului
- Învață cum să generezi text cu rețele recurente
Cerințe preliminare
- Cunoștințe de bază despre Python
- Înțelegerea de bază a învățării automate
- TensorFlow 2.16 sau mai târziu