Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Machine Translation met Keras

GevorderdVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 11-2024

Wil je weten hoe de modellen achter producten als Google Translate werken?

Start Cursus Kosteloos

PythonArtificial Intelligence

4 u

16 videos

58 Opdrachten

4,950 XP

5,012

Bewijs van Prestatie

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Een tweetalig woordenboek meenemen op je Europese vakantie of er een op je bureau houden voor je huiswerk vreemde talen is verleden tijd. Je gaat gewoon online en gebruikt een vertaaldienst om snel te snappen wat er op een verkeersbord staat of hoe je iemand in een andere taal begroet en bedankt. Achter die vertaaldiensten zitten complexe Machine Translation-modellen. Heb je je ooit afgevraagd hoe die modellen werken? In deze cursus duik je in de binnenkant van een Machine Translation-model. Je gebruikt Keras, een krachtige deep learning-bibliotheek voor Python, om een vertaalmodel te bouwen. Vervolgens train je het model om van Engels naar Frans te vertalen, en leer je technieken om je model te verbeteren. Aan het einde van deze cursus heb je een grondig begrip van Machine Translation-modellen en waardeer je ze nog meer!

Vereisten

Introduction to Deep Learning with Keras

1

Introductie tot Machine Translation

In dit hoofdstuk leer je wat de encoder-decoderarchitectuur is en hoe die wordt gebruikt voor Machine Translation. Je leert ook over Gated Recurrent Units (GRU’s) en hoe ze in de encoder-decoderarchitectuur worden toegepast.

Introductie tot machinevertaling

One-hotvectoren begrijpen

Deel 1: De functie to_categorical() verkennen

Deel 2: De functie to_categorical() verkennen

Encoder-decoderarchitectuur

Deel 1: Tekstomkeer-model - Encoder

Deel 2: Tekst-omkeerdermodel - Encoder

Voltooi het tekst-omkeer model

Inzicht in sequentiële modellen

Deel 1: GRU-modellen begrijpen

Deel 2: GRU-modellen begrijpen

De output van sequentiële modellen begrijpen

Hoofdstuk beginnen

2

Een encoder-decoder-model implementeren met Keras

In dit hoofdstuk implementeer je het encoder-decoder-model met de functionele API van Keras. Daarbij leer je verschillende handige Keras-lagen kennen, zoals RepeatVector en TimeDistributed.

De encoder implementeren

Deel 1: De gegevensset verkennen

Deel 2: De gegevensset verkennen

De encoder definiëren

De decoder implementeren

De RepeatVector-laag begrijpen

De vorm van de uitvoer van een RepeatVector-laag

De decoder definiëren

Dense- en TimeDistributed-lagen

Deel 1: Maak kans op fantastische prijzen

Deel 2: Laten we nog een paar spellen spelen

De volledige encoder-decoderarchitectuur implementeren

Deel 1: Het volledige model definiëren

Deel 2: Het volledige model definiëren

Hoofdstuk beginnen

3

Trainen en vertalingen genereren

In dit hoofdstuk train je het eerder gedefinieerde model en gebruik je vervolgens een goed getraind model om vertalingen te genereren. Je zult zien dat ons model zinnen prima weet te vertalen.

Deel 1: De gegevens preprocessen

Zinnen tokenizen met Keras

De woordenschat beheren met de Tokenizer

Deel 2: De gegevens voorbereiden

Speciale tokens toevoegen

Zinnen opvullen (padding)

Zinnen omkeren

Het NMT-model trainen

Het model trainen

Data splitsen in trainings- en validatiesets

Het model trainen met validatie

Vertalingen genereren met het NMT

Deel 1: Schatzoektocht

Deel 2: Speurtocht

Engels-Frans vertalingen genereren

Hoofdstuk beginnen

4

Teacher Forcing en woordembeddings

In dit hoofdstuk maak je kennis met een techniek die bekendstaat als Teacher Forcing, waarmee vertaalmodellen beter en sneller kunnen worden getraind. Daarna leer je hoe je woordembeddings gebruikt om het model nog verder te verbeteren.

Introductie tot Teacher Forcing

De lagen van het Teacher Forcing-model definiëren

Het Teacher Forcing-model definiëren

Data preprocessen

Het model trainen met Teacher Forcing

Het model trainen

Trainings- en validatiegegevens splitsen

Het model trainen met validatie

Vertalingen genereren met het model

De decoder van het inferentiemodel definiëren

Koppeling tussen het getrainde model en het inferentiemodel

Vertalingen genereren

Woordembedding gebruiken voor machinevertaling

Overeenkomst tussen woordvectoren meten

Het embeddingmodel definiëren

Het model met woordembeddings trainen

Afronding en de finale strijd

Hoofdstuk beginnen

Machine Translation met Keras

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Machine Translation met Keras!

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.