After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Описание курса
Времена, когда нужно было брать с собой двуязычный словарь в путешествие или держать его на столе для выполнения домашних заданий по иностранному языку, давно прошли. Сегодня достаточно зайти в интернет и воспользоваться сервисом перевода, чтобы мгновенно понять, что написано на дорожном знаке, или узнать, как поприветствовать местного жителя на его языке. За этими сервисами стоят сложные модели машинного перевода. Задумывались ли вы, как они устроены? Этот курс позволит вам заглянуть внутрь модели машинного перевода. Вы будете использовать Keras — мощную библиотеку глубокого обучения на Python — для реализации модели перевода. Затем вы обучите её выполнять перевод с английского на французский и познакомитесь с техниками улучшения модели. По завершении курса вы получите глубокое понимание принципов работы моделей машинного перевода и сможете по-настоящему оценить их возможности.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Введение в машинный перевод
В этой главе вы познакомитесь с архитектурой «кодировщик-декодировщик» и узнаете, как она применяется в машинном переводе. Вы также изучите управляемые рекуррентные блоки (GRU) и их роль в этой архитектуре.
- Введение в машинный перевод50 XP
- Знакомство с унитарными векторами100 XP
- Часть 1: знакомство с функцией to_categorical()100 XP
- Часть 2: изучение функции to_categorical()100 XP
- Архитектура «кодировщик — декодировщик»50 XP
- Часть 1: Модель обращения текста — энкодер100 XP
- Часть 2: Модель обращения текста — энкодер100 XP
- Завершение модели обращения текста100 XP
- Понимание последовательных моделей50 XP
- Часть 1: знакомство с моделями GRU100 XP
- Часть 2: знакомство с моделями GRU100 XP
- Изучение выходных данных последовательной модели100 XP
2
Реализация модели «кодировщик-декодировщик» с помощью Keras
В этой главе вы реализуете модель «кодировщик-декодировщик» с помощью функционального API Keras. В процессе работы вы познакомитесь с несколькими полезными слоями Keras, такими как RepeatVector и TimeDistributed.
3
Обучение модели и генерация переводов
В этой главе вы обучите ранее определённую модель, а затем воспользуетесь обученной моделью для генерации переводов. Вы убедитесь, что модель справляется с переводом предложений достаточно хорошо.
4
Teacher Forcing и векторные представления слов
В этой главе вы познакомитесь с техникой Teacher Forcing, которая позволяет обучать модели перевода быстрее и эффективнее. Затем вы узнаете, как использовать векторные представления слов для дальнейшего улучшения модели.
Машинный перевод с Keras
Курс
завершён
