Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Aprende a utilizar el modelado RNN en Python
En este curso, aprenderás a utilizar redes neuronales recurrentes para clasificar texto (binario y multiclase), generar frases y traducir oraciones del portugués al inglés.Los modelos de machine learning se basan en valores numéricos para realizar predicciones y clasificaciones, pero ¿cómo pueden los ordenadores tratar los datos de texto? Con el enorme aumento de los datos de texto disponibles, son posibles aplicaciones como la clasificación automática de documentos, la generación de texto y la traducción automática neuronal. Aquí descubrirás cómo las RNN en machine learning pueden ayudar en este proceso.
Descubre el poder de las redes neuronales recurrentes
Comenzarás este curso de cuatro horas analizando los fundamentos de las redes neuronales recurrentes. Al explorar cómo fluye la información a través de una red neuronal recurrente, utilizarás un modelo RNN de Keras para realizar la clasificación del sentimiento.A medida que revises la arquitectura RNN con más detalle, aprenderás sobre los problemas de gradiente desaparecido y explosivo, y cómo incrustar capas en un modelo de lenguaje.
Explora los modelos de lenguaje con datos reales
A partir de estos conocimientos, descubrirás cómo preparar datos para una tarea de clasificación multiclase y explorarás en qué se diferencian estas tareas de la clasificación binaria.Por último, aprenderás a utilizar modelos RNN para la generación de texto y la traducción automática neuronal. Utilizarás tus conocimientos sobre redes neuronales recurrentes para replicar el habla de Sheldon, de The Big Bang Theory, y traducir frases en portugués al inglés.
Este curso ofrece una visión detallada de las RNN en el machine learning, proporcionándote los conocimientos necesarios para desarrollar tus habilidades en este ámbito.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Redes neuronales recurrentes y Keras
En este capítulo, aprenderás los fundamentos de las redes neuronales recurrentes (RNN). Comenzaremos con algunos requisitos previos, continuaremos con la comprensión de cómo fluye la información a través de la red y, finalmente, veremos cómo implementar dichos modelos con Keras en la tarea de clasificación del sentimiento.
- Introducción al curso50 XP
- Comparación del número de parámetros de RNN y ANN50 XP
- Análisis de sentimiento100 XP
- Modelos secuencia a secuencia50 XP
- Introducción a los modelos lingüísticos50 XP
- Acostumbrarse a los datos de texto100 XP
- Preparación de datos de texto para la entrada del modelo100 XP
- Transformar texto nuevo100 XP
- Introducción a las RNN dentro de Keras50 XP
- Modelos Keras100 XP
- Preprocesamiento con Keras100 XP
- Tu primer modelo RNN100 XP
2
Arquitectura RNN
Aprenderás sobre los problemas de gradiente desaparecido y explosivo, que suelen producirse en las RNN, y cómo solucionarlos con las células GRU y LSTM.
Además, crearás capas de incrustación para modelos de lenguaje y volverás a abordar la tarea de clasificación del sentimiento.
3
Clasificación multiclase
A continuación, en este capítulo aprenderás a preparar los datos para la tarea de clasificación multiclase, así como las diferencias entre la clasificación multiclase y la clasificación binaria (análisis de sentimientos). Por último, aprenderás a crear modelos y medir su rendimiento con Keras.
4
Modelos de secuencia a secuencia
Este capítulo presenta dos aplicaciones de los modelos RNN: Generación de texto y traducción automática neuronal. Aprenderás a preparar los datos de texto en el formato que necesitan los modelos.
El modelo Text Generation se utiliza para replicar la forma de hablar de un personaje y nos divertiremos imitando a Sheldon, de The Big Bang Theory.
La traducción automática neuronal se utiliza, por ejemplo, en Google Translate, en un modelo mucho más complejo. En este capítulo, crearás un modelo que traduce frases cortas del portugués al inglés.
Redes neuronales recurrentes (RNN) para el modelado del lenguaje con Keras
Curso
completado
