Lewati ke konten utama

Kursus

Penerjemahan Mesin dengan Keras

LanjutanTingkat Keterampilan

Diperbarui 11/2024

Apakah Anda penasaran dengan cara kerja di balik model-model yang mendasari produk seperti Google Translate?

Mulai Kursus Gratis

PythonArtificial Intelligence

4 jam

16 videos

58 Latihan

4,950 XP

5,012

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Kebutuhan untuk membawa kamus dwibahasa saat liburan ke Eropa atau menyimpannya di meja untuk mengerjakan PR bahasa asing kini sudah ketinggalan zaman. Anda cukup mengakses internet dan menggunakan layanan terjemahan bahasa untuk cepat memahami arti rambu jalan atau mengetahui cara menyapa dan berterima kasih kepada orang asing dalam bahasa mereka. Di balik layanan terjemahan bahasa terdapat model machine translation yang kompleks. Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana model ini bekerja? Kursus ini akan membantu Anda menjelajahi cara kerja internal model machine translation. Anda akan menggunakan Keras, sebuah pustaka deep learning berbasis Python yang andal, untuk mengimplementasikan model terjemahan. Anda kemudian akan melatih model tersebut untuk melakukan terjemahan dari bahasa Inggris ke bahasa Prancis, dan Anda akan mempelajari teknik-teknik untuk meningkatkan model Anda. Di akhir kursus ini, Anda akan memiliki pemahaman mendalam tentang model machine translation dan semakin mengapresiasinya!

Persyaratan

Introduction to Deep Learning with Keras

1

Pengantar Machine Translation

Pada bab ini, Anda akan memahami apa itu arsitektur encoder-decoder dan bagaimana arsitektur tersebut digunakan untuk machine translation. Anda juga akan mempelajari Gated Recurrent Units (GRU) dan bagaimana GRU digunakan dalam arsitektur encoder-decoder.

Pengantar penerjemahan mesin

Memahami vektor one-hot

Bagian 1: Mengeksplorasi fungsi to_categorical()

Bagian 2: Menjelajahi fungsi to_categorical()

Arsitektur encoder-decoder

Bagian 1: Model pembalik teks - Encoder

Bagian 2: Model pembalik teks - Encoder

Menyelesaikan model pembalik teks

Memahami model sekuensial

Bagian 1: Memahami model GRU

Bagian 2: Memahami model GRU

Memahami keluaran model berurutan

2

Mengimplementasikan Model Encoder-Decoder dengan Keras

Pada bab ini, Anda akan mengimplementasikan model encoder-decoder dengan Keras functional API. Sambil melakukannya, Anda akan mempelajari beberapa layer Keras yang berguna seperti RepeatVector dan TimeDistributed.

Menerapkan encoder

Bagian 1: Menjelajahi himpunan data

Bagian 2: Menjelajahi himpunan data

Mendefinisikan encoder

Mengimplementasikan decoder

Memahami lapisan RepeatVector

Bentuk keluaran layer RepeatVector

Mendefinisikan decoder

Lapisan Dense dan TimeDistributed

Bagian 1: Ikuti dan menangkan hadiah menarik

Bagian 2: Mari bermain beberapa gim lagi

Menerapkan model encoder-decoder lengkap

Bagian 1: Mendefinisikan model lengkap

Bagian 2: Mendefinisikan model lengkap

3

Melatih dan Menghasilkan Terjemahan

Pada bab ini, Anda akan melatih model yang telah didefinisikan sebelumnya dan kemudian menggunakan model yang terlatih dengan baik untuk menghasilkan terjemahan. Anda akan melihat bahwa model kita bekerja dengan baik saat menerjemahkan kalimat.

Bagian 1: Prapemrosesan Data

Tokenisasi kalimat dengan Keras

Mengendalikan kosakata dengan Tokenizer

Bagian 2: Prapemrosesan Data

Menambahkan token khusus

Padding kalimat

Membalik urutan kalimat

Melatih model NMT

Melatih model

Membagi data menjadi himpunan pelatihan dan validasi

Melatih model dengan validasi

Menghasilkan terjemahan dengan NMT

Bagian 1: Berburu harta karun

Bagian 2: Berburu harta karun

Menghasilkan terjemahan Inggris–Prancis

4

Teacher Forcing dan Word Embeddings

Pada bab ini, Anda akan mempelajari teknik yang dikenal sebagai Teacher Forcing, yang memungkinkan model terjemahan dilatih dengan lebih baik dan lebih cepat. Lalu Anda akan mempelajari cara menggunakan word embeddings untuk membuat model menjadi lebih baik lagi.

Pengantar Teacher Forcing

Mendefinisikan layer model Teacher Forcing

Mendefinisikan model Teacher Forcing

Prapemrosesan data

Melatih model dengan Teacher Forcing

Melatih model

Membagi data pelatihan dan validasi

Melatih model dengan validasi

Menghasilkan terjemahan dari model

Mendefinisikan decoder untuk model inferensi

Keterkaitan antara model terlatih dan model inferensi

Menghasilkan terjemahan

Menggunakan word embedding untuk machine translation

Mengukur kemiripan vektor kata

Mendefinisikan model embedding

Melatih model berbasis word embedding

Rangkuman dan pertarungan terakhir

Penerjemahan Mesin dengan Keras

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Penerjemahan Mesin dengan Keras Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.