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Curso

Machine Translation with Keras

AvançadoNível de habilidade

Atualizado 11/2024

Quer saber como funcionam os modelos por trás de produtos como o Google Tradutor?

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PythonArtificial Intelligence

4 h

16 vídeos

58 Exercícios

4,950 XP

5,012

Declaração de realização

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Descrição do curso

A necessidade de levar um dicionário bilíngue na sua viagem pela Europa ou mantê-lo na mesa para fazer a lição de casa de língua estrangeira ficou para trás. Hoje, você acessa a internet e usa um serviço de tradução para entender rapidamente o que significa uma placa de rua ou descobrir como cumprimentar e agradecer alguém no idioma dele. Por trás desses serviços estão modelos complexos de machine translation. Já se perguntou como esses modelos funcionam? Este curso vai permitir que você explore o funcionamento interno de um modelo de tradução automática. Você vai usar o Keras, uma poderosa biblioteca de deep learning baseada em Python, para implementar um modelo de tradução. Em seguida, vai treinar o modelo para traduzir do inglês para o francês e conhecer técnicas para melhorar seu desempenho. Ao final do curso, você terá desenvolvido uma compreensão profunda dos modelos de machine translation e vai valorizá-los ainda mais!

Pré-requisitos

Introduction to Deep Learning with Keras

1

Introdução à Machine Translation

Neste capítulo, você vai entender o que é a arquitetura encoder-decoder e como ela é usada em machine translation. Você também vai aprender sobre Gated Recurrent Units (GRUs) e como são usadas nessa arquitetura.

Introdução à tradução automática

Entendendo vetores one-hot

Parte 1: Explorando a função to_categorical()

Parte 2: Explorando a função to_categorical()

Arquitetura encoder-decoder

Parte 1: Modelo de reversão de texto - Encoder

Parte 2: Modelo de reversão de texto - Encoder

Completar o modelo de inversão de texto

Entendendo modelos sequenciais

Parte 1: Entendendo modelos GRU

Parte 2: Entendendo modelos GRU

Entendendo a saída de um modelo sequencial

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2

Implementando um modelo Encoder-Decoder com Keras

Neste capítulo, você vai implementar o modelo encoder-decoder com a API funcional do Keras. Nesse processo, vai aprender camadas úteis do Keras, como RepeatVector e TimeDistributed.

Implementando o encoder

Parte 1: Explorando o conjunto de dados

Parte 2: Explorando o conjunto de dados

Definindo o codificador

Implementando o decodificador

Entendendo a camada RepeatVector

A forma da saída de uma camada RepeatVector

Definindo o decodificador

Camadas Dense e TimeDistributed

Parte 1: Entre para concorrer a prêmios incríveis

Parte 2: Vamos jogar mais alguns jogos

Implementando o modelo completo de codificador-decodificador

Parte 1: Definindo o modelo completo

Parte 2: Definindo o modelo completo

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3

Treinando e gerando traduções

Neste capítulo, você vai treinar o modelo definido anteriormente e depois usar um modelo bem treinado para gerar traduções. Você verá que nosso modelo faz um bom trabalho ao traduzir frases.

Parte 1: Pré-processando os dados

Tokenizando frases com Keras

Controlando o vocabulário com o Tokenizer

Parte 2: Pré-processamento dos dados

Adicionando tokens especiais

Aplicando padding às sentenças

Invertendo sentenças

Treinando o modelo de NMT

Treinando o modelo

Dividindo os dados em conjuntos de treino e validação

Treinando o modelo com validação

Gerando traduções com o NMT

Parte 1: Caça ao tesouro

Parte 2: Caça ao tesouro

Gerando traduções de inglês para francês

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4

Teacher Forcing e Word Embeddings

Neste capítulo, você vai aprender uma técnica chamada Teacher Forcing, que permite treinar modelos de tradução de forma melhor e mais rápida. Depois, vai ver como usar word embeddings para deixar o modelo ainda melhor.

Introdução ao Teacher Forcing

Definindo as camadas do modelo com Teacher Forcing

Definindo o modelo com Teacher Forcing

Pré-processando os dados

Treinando o modelo com Teacher Forcing

Treinando o modelo

Dividindo dados de treino e validação

Treinando o modelo com validação

Gerando traduções a partir do modelo

Definindo o decodificador do modelo de inferência

Conexão entre o modelo treinado e o modelo de inferência

Gerando traduções

Usando word embedding para tradução automática

Medindo a similaridade entre vetores de palavras

Definindo o modelo com embeddings

Treinando o modelo baseado em word embedding

Encerramento e o confronto final

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Machine Translation with Keras

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