Last chance: 50% off unlimited learning
Sale ends in
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
Programă
Planul 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
