After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
Machine Learning मॉडल भविष्यवाणी/वर्गीकरण के लिए संख्यात्मक मानों पर आधारित होते हैं, लेकिन कंप्यूटर टेक्स्ट डेटा से कैसे निपटते हैं? उपलब्ध टेक्स्ट डेटा में तेज़ी से बढ़ोतरी के साथ, ऑटोमैटिक डॉक्यूमेंट क्लासिफिकेशन, टेक्स्ट जनरेशन और न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन जैसे एप्लिकेशन संभव हो गए हैं। इस कोर्स में, आप सीखेंगे कि Recurrent Neural Networks का उपयोग करके टेक्स्ट को कैसे वर्गीकृत किया जाए (बाइनरी और मल्टीक्लास), The Big Bang Theory टीवी शो के किरदार Sheldon की शैली में वाक्य कैसे जनरेट किए जाएँ, और पुर्तगाली वाक्यों का अंग्रेज़ी में अनुवाद कैसे किया जाए। क्या आप Keras और Python के साथ Language Models की अपनी यात्रा शुरू करने के लिए तैयार हैं? आइए, शुरुआत करते हैं!
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Recurrent Neural Networks और Keras
इस अध्याय में, आप Recurrent Neural Networks (RNN) की बुनियादें सीखेंगे। हम कुछ पूर्व-आवश्यकताओं से शुरुआत करेंगे, फिर समझेंगे कि नेटवर्क में सूचना कैसे बहती है, और अंत में Keras के साथ ऐसे मॉडलों को सेंटिमेंट क्लासिफिकेशन टास्क पर कैसे इम्प्लीमेंट करें।
- कोर्स का परिचय50 XP
- RNN और ANN के पैरामीटर्स की संख्या की तुलना50 XP
- सेंटिमेंट एनालिसिस100 XP
- सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस मॉडल50 XP
- भाषा मॉडलों का परिचय50 XP
- टेक्स्ट डेटा से हाथ आज़माना100 XP
- मॉडल इनपुट के लिए टेक्स्ट डेटा तैयार करना100 XP
- नया टेक्स्ट ट्रांसफॉर्म करना100 XP
- Keras में RNN का परिचय50 XP
- Keras मॉडल100 XP
- Keras प्रीप्रोसेसिंग100 XP
- आपका पहला RNN मॉडल100 XP
2
RNN आर्किटेक्चर
आप RNNs में अक्सर आने वाली vanishing और exploding gradient समस्याओं के बारे में जानेंगे, और GRU तथा LSTM सेल्स से उनसे कैसे निपटा जाए।
साथ ही, आप भाषा मॉडलों के लिए एम्बेडिंग लेयर्स बनाएँगे और सेंटिमेंट क्लासिफिकेशन टास्क को फिर से देखें گے।
3
मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन
इसके बाद, इस अध्याय में आप मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन टास्क के लिए डेटा कैसे तैयार किया जाए, यह सीखेंगे, साथ ही मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन और बाइनरी क्लासिफिकेशन (सेंटिमेंट एनालिसिस) के बीच के अंतर समझेंगे। अंत में, आप Keras के साथ मॉडल बनाना और उनके प्रदर्शन को मापना सीखेंगे।
4
सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस मॉडल
यह अध्याय आपको RNN मॉडलों के दो उपयोगों से परिचित कराता है: टेक्स्ट जनरेशन और न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन। आप सीखेंगे कि मॉडलों द्वारा अपेक्षित फ़ॉर्मेट में टेक्स्ट डेटा कैसे तैयार किया जाए।
टेक्स्ट जनरेशन मॉडल किसी किरदार की बोलने की शैली की नकल करने के लिए उपयोग होता है, और हम Sheldon (The Big Bang Theory) की नकल करके थोड़ा मज़ा भी करेंगे।
न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन, उदाहरण के लिए, Google Translate में एक कहीं अधिक जटिल मॉडल में उपयोग होता है। इस अध्याय में, आप एक ऐसा मॉडल बनाएँगे जो पुर्तगाली की छोटी उक्तियों का अंग्रेज़ी में अनुवाद करता है।
Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)
कोर्स
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