After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Vremea când trebuia să iei un dicționar bilingv în vacanță sau să ții unul pe birou pentru temele de limbă străină a trecut. Acum intri pe internet și folosești un serviciu de traducere pentru a afla rapid ce scrie pe un indicator stradal sau cum să saluți și să mulțumești cuiva într-o altă limbă. În spatele acestor servicii se află modele complexe de traducere automată. Te-ai întrebat vreodată cum funcționează? Acest curs îți permite să explorezi mecanismele interne ale unui model de traducere automată. Vei folosi Keras, o bibliotecă de învățare profundă bazată pe Python, pentru a implementa un model de traducere. Vei antrena apoi modelul să traducă din engleză în franceză și vei descoperi tehnici prin care îl poți îmbunătăți. La finalul cursului, vei avea o înțelegere aprofundată a modelelor de traducere automată și le vei aprecia și mai mult!
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în traducerea automată
În acest capitol, vei înțelege ce este arhitectura encoder-decoder și cum este utilizată în traducerea automată. Vei învăța, de asemenea, despre unitățile recurente cu porți (GRU) și despre rolul lor în arhitectura encoder-decoder.
- Introducere în traducerea automată50 XP
- Înțelegerea vectorilor one-hot100 XP
- Partea 1: Explorarea funcției to_categorical()100 XP
- Partea 2: Explorarea funcției to_categorical()100 XP
- Arhitectura encoder-decoder50 XP
- Partea 1: Model de inversare a textului - Encoder100 XP
- Partea 2: Model de inversare a textului – Encoder100 XP
- Completează modelul de inversare a textului100 XP
- Înțelegerea modelelor secvențiale50 XP
- Partea 1: Înțelegerea modelelor GRU100 XP
- Partea 2: Înțelegerea modelelor GRU100 XP
- Înțelegerea rezultatelor modelului secvențial100 XP
2
Implementarea unui model Encoder-Decoder cu Keras
În acest capitol, vei implementa modelul encoder-decoder folosind API-ul funcțional Keras. Pe parcurs, vei descoperi mai multe straturi utile din Keras, cum ar fi straturile RepeatVector și TimeDistributed.
3
Antrenarea modelului și generarea traducerilor
În acest capitol, vei antrena modelul definit anterior și vei folosi un model bine antrenat pentru a genera traduceri. Vei vedea că modelul nostru obține rezultate bune la traducerea propozițiilor.
4
Teacher Forcing și embedding-uri de cuvinte
În acest capitol, vei învăța despre o tehnică numită Teacher Forcing, care permite antrenarea modelelor de traducere mai eficient și mai rapid. Vei descoperi apoi cum poți folosi embedding-uri de cuvinte pentru a îmbunătăți și mai mult modelul.
Traducere automată cu Keras
Curs
finalizat
