ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

บ้าน Python

Courses

Machine Translation with Keras

ขั้นสูงระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 11/2567

Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

PythonArtificial Intelligence4 ชม.16 videos58 Exercises4,950 เอ็กซ์พี4,987คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

The need to pack a bilingual dictionary for your European holiday or keeping one on your desk to complete your foreign language homework is a thing of the past. You just hop on the internet and make use of a language translation service to quickly understand what the street sign means or finding out how to greet and thank a foreigner in their language. Behind the language translation services are complex machine translation models. Have you ever wondered how these models work? This course will allow you to explore the inner workings of a machine translation model. You will use Keras, a powerful Python-based deep learning library, to implement a translation model. You will then train the model to perform an English to French translation, and you will be shown techniques to improve your model. At the end of this course, you would have developed an in-depth understanding of machine translation models and appreciate them even more!

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Introduction to Deep Learning with Keras

1

Introduction to Machine Translation

In this chapter, you'll understand what the encoder-decoder architecture is and how it is used for machine translation. You will also learn about Gated Recurrent Units (GRUs) and how they are used in the encoder-decoder architecture.

Introduction to machine translation

50 เอ็กซ์พี

Understanding one-hot vectors

100 เอ็กซ์พี

Part 1: Exploring the to_categorical() function

100 เอ็กซ์พี

Part 2: Exploring the to_categorical() function

100 เอ็กซ์พี

Encoder decoder architecture

50 เอ็กซ์พี

Part 1: Text reversing model - Encoder

100 เอ็กซ์พี

Part 2: Text reversing model - Encoder

100 เอ็กซ์พี

Complete text reversing model

100 เอ็กซ์พี

Understanding sequential models

50 เอ็กซ์พี

Part 1: Understanding GRU models

100 เอ็กซ์พี

Part 2: Understanding GRU models

100 เอ็กซ์พี

Understanding sequential model output

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Implementing an Encoder-Decoder Model with Keras

In this chapter, you will implement the encoder-decoder model with the Keras functional API. While doing so, you will learn several useful Keras layers such as RepeatVector and TimeDistributed layers.

Implementing the encoder

50 เอ็กซ์พี

Part 1: Exploring the dataset

100 เอ็กซ์พี

Part 2: Exploring the dataset

100 เอ็กซ์พี

Defining the encoder

100 เอ็กซ์พี

Implementing the decoder

50 เอ็กซ์พี

Understanding the RepeatVector layer

100 เอ็กซ์พี

The shape of a RepeatVector layer output

50 เอ็กซ์พี

Defining the decoder

100 เอ็กซ์พี

Dense and TimeDistributed layers

50 เอ็กซ์พี

Part 1: Enter to win amazing prizes

100 เอ็กซ์พี

Part 2: Let's play a few more games

100 เอ็กซ์พี

Implementing the full encoder decoder model

50 เอ็กซ์พี

Part 1: Defining the full model

100 เอ็กซ์พี

Part 2: Defining the full model

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Training and Generating Translations

In this chapter, you will train the previously defined model and then use a well-trained model to generate translations. You will see that our model does a good job when translating sentences.

Part 1: Preprocessing the Data

50 เอ็กซ์พี

Tokenizing sentences with Keras

100 เอ็กซ์พี

Controlling the vocabulary with the Tokenizer

100 เอ็กซ์พี

Part 2: Preprocessing the Data

50 เอ็กซ์พี

Adding special tokens

100 เอ็กซ์พี

Padding sentences

100 เอ็กซ์พี

Reversing sentences

100 เอ็กซ์พี

Training the NMT model

50 เอ็กซ์พี

Training the model

100 เอ็กซ์พี

Splitting data to training and validation sets

100 เอ็กซ์พี

Training the model with validation

100 เอ็กซ์พี

Generating translations with the NMT

50 เอ็กซ์พี

Part 1: Treasure hunt

100 เอ็กซ์พี

Part 2: Treasure hunt

100 เอ็กซ์พี

Generating English-French translations

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Teacher Forcing and Word Embeddings

In this chapter, you will learn about a technique known as Teacher Forcing, which enables translation models to be trained better and faster. Then you will learn how you can use word embeddings to make the model even better.

Introduction to Teacher Forcing

50 เอ็กซ์พี

Defining the Teacher Forcing model layers

100 เอ็กซ์พี

Defining the Teacher Forcing model

100 เอ็กซ์พี

Preprocessing data

100 เอ็กซ์พี

Training the model with Teacher Forcing

50 เอ็กซ์พี

Training the model

100 เอ็กซ์พี

Splitting training and validation data

100 เอ็กซ์พี

Training the model with validation

100 เอ็กซ์พี

Generating translations from the model

50 เอ็กซ์พี

Defining the decoder of the inference model

100 เอ็กซ์พี

Link between the trained and inference model

100 เอ็กซ์พี

Generating translations

100 เอ็กซ์พี

Using word embedding for machine translation

50 เอ็กซ์พี

Measuring word vector similarity

100 เอ็กซ์พี

Defining the embedding model

100 เอ็กซ์พี

Training the word embedding based model

100 เอ็กซ์พี

Wrap-up and the final showdown

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Machine Translation with Keras

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Machine Translation with Keras วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา