Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Aprenda a usar a modelagem RNN em Python
Neste curso, você vai aprender a usar Redes Neurais Recorrentes para classificar textos (binários e multiclasse), gerar frases e traduzir frases em português para o inglês.Os modelos de machine learning usam valores numéricos pra fazer previsões e classificações, mas como os computadores lidam com dados de texto? Com o aumento enorme de dados de texto disponíveis, aplicações como classificação automática de documentos, geração de texto e tradução automática neural são possíveis. Aqui, você vai aprender como as RNNs no machine learning podem ajudar nesse processo.
Descubra o poder das redes neurais recorrentes
Você vai começar esse curso de quatro horas dando uma olhada nos fundamentos das Redes Neurais Recorrentes. Explorando como a informação flui por uma rede neural recorrente, você vai usar um modelo Keras RNN para classificar sentimentos.À medida que você analisa a arquitetura RNN com mais detalhes, você vai aprender sobre os problemas de gradiente desaparecente e explosivo e como incorporar camadas em um modelo de linguagem.
Explore modelos de linguagem com dados da vida real
Com base nesse conhecimento, você vai descobrir como preparar dados para uma tarefa de classificação em várias classes, vendo como essas tarefas são diferentes da classificação binária.Por fim, você vai aprender a usar modelos RNN para geração de texto e tradução automática neural. Você vai usar seu conhecimento sobre redes neurais recorrentes pra reproduzir a fala do Sheldon, da série The Big Bang Theory, e traduzir frases em português pro inglês.
Este curso oferece uma visão aprofundada sobre RNNs em machine learning, proporcionando o conhecimento necessário para desenvolver suas habilidades nessa área.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Redes Neurais Recorrentes e Keras
Neste capítulo, você vai aprender o básico sobre Redes Neurais Recorrentes (RNN). Começando com alguns pré-requisitos, continuando com a compreensão de como as informações fluem pela rede e, finalmente, vendo como implementar esses modelos com o Keras na tarefa de classificação de sentimentos.
- Introdução ao curso50 XP
- Comparando o número de parâmetros de RNN e ANN50 XP
- Análise de sentimento100 XP
- Modelos sequência a sequência50 XP
- Introdução aos modelos de linguagem50 XP
- Se acostumando com dados de texto100 XP
- Preparando dados de texto para entrada no modelo100 XP
- Transformando um texto novo100 XP
- Introdução à RNN dentro do Keras50 XP
- Modelos Keras100 XP
- Pré-processamento Keras100 XP
- Seu primeiro modelo RNN100 XP
2
Arquitetura RNN
Você vai aprender sobre os problemas de gradiente desaparecendo e explodindo, que aparecem bastante em RNNs, e como lidar com eles usando as células GRU e LSTM.
Além disso, você vai criar camadas de incorporação para modelos de linguagem e revisitar a tarefa de classificação de sentimentos.
3
Classificação em várias classes
Depois, neste capítulo, você vai aprender como preparar os dados para a tarefa de classificação multiclasse, além das diferenças entre classificação multiclasse e classificação binária (análise de sentimentos). Por fim, você vai aprender a criar modelos e medir o desempenho deles com o Keras.
4
Modelos de sequência para sequência
Este capítulo apresenta duas aplicações dos modelos RNN: Geração de texto e tradução automática neural. Você vai aprender a preparar os dados de texto no formato que os modelos precisam.
O modelo Text Generation é usado pra reproduzir a maneira de falar de um personagem e vai ser divertido imitar o Sheldon, da série The Big Bang Theory.
A tradução automática neural é usada, por exemplo, pelo Google Tradutor, num modelo bem mais complexo. Neste capítulo, você vai criar um modelo que traduz pequenas frases do português para o inglês.
Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para Modelagem de Linguagem com Keras
Curso
concluído
