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Keras के साथ Machine Translation

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क्या आप Google Translate जैसे उत्पादों के पीछे मौजूद मॉडलों की आंतरिक कार्यप्रणाली के बारे में जानने के लिए उत्सुक हैं?

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कोर्स विवरण

यूरोपीय यात्रा के लिए द्विभाषी शब्दकोश साथ ले जाना या विदेशी भाषा का होमवर्क करने के लिए मेज़ पर रखना अब बीती बात है। अब आप इंटरनेट पर जाते हैं और किसी भाषा अनुवाद सेवा का इस्तेमाल करके तुरंत समझ लेते हैं कि सड़क संकेत का मतलब क्या है, या किसी विदेशी का उनकी भाषा में अभिवादन और धन्यवाद कैसे करें। इन भाषा अनुवाद सेवाओं के पीछे जटिल मशीन ट्रांसलेशन मॉडल होते हैं। क्या आपने कभी सोचा है कि ये मॉडल कैसे काम करते हैं? इस कोर्स में आप मशीन ट्रांसलेशन मॉडल के अंदरूनी कामकाज को समझेंगे। आप Keras, जो Python-आधारित एक शक्तिशाली डीप लर्निंग लाइब्रेरी है, का उपयोग करके एक ट्रांसलेशन मॉडल इम्प्लीमेंट करेंगे। इसके बाद आप मॉडल को अंग्रेजी से फ्रेंच अनुवाद के लिए ट्रेन करेंगे, और आपको अपना मॉडल बेहतर करने की तकनीकें भी दिखाई जाएँगी। कोर्स के अंत तक, आपके पास मशीन ट्रांसलेशन मॉडलों की गहरी समझ होगी और आप उन्हें और अधिक सराहेंगे!

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

Machine Translation का परिचय

इस अध्याय में, आप समझेंगे कि encoder-decoder आर्किटेक्चर क्या है और मशीन ट्रांसलेशन में इसका उपयोग कैसे होता है। आप Gated Recurrent Units (GRUs) के बारे में भी जानेंगे और देखेंगे कि इन्हें encoder-decoder आर्किटेक्चर में कैसे इस्तेमाल किया जाता है।
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2

Keras के साथ Encoder-Decoder मॉडल इम्प्लीमेंट करना

3

ट्रेनिंग और अनुवाद जनरेट करना

इस अध्याय में, आप पहले से परिभाषित मॉडल को ट्रेन करेंगे और फिर एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके अनुवाद जनरेट करेंगे। आप देखेंगे कि हमारा मॉडल वाक्यों का अनुवाद करते समय अच्छा प्रदर्शन करता है।
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4

Teacher Forcing और Word Embeddings

इस अध्याय में, आप Teacher Forcing नामक तकनीक के बारे में सीखेंगे, जो ट्रांसलेशन मॉडलों को बेहतर और तेज़ी से ट्रेन करने में मदद करती है। फिर आप जानेंगे कि word embeddings का उपयोग करके मॉडल को और भी बेहतर कैसे बनाया जा सकता है।
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