Ana içeriğe atla

Kurs

Keras ile Machine Translation

İleri SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 11.2024

Google Translate gibi ürünlerin arkasındaki modellerin iç işleyişini merak ediyor musunuz?

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonArtificial Intelligence4 sa16 video58 Egzersiz4,950 XP4,990Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?

DataCamp for Business ürününü deneyin

Kurs Açıklaması

Avrupa tatilin için yanına iki dilli bir sözlük alma ya da yabancı dil ödevini yapmak için masanda bir sözlük bulundurma dönemi geride kaldı. Artık internete girip bir dil çeviri hizmetinden yararlanarak bir sokak tabelasının ne anlama geldiğini hızla öğrenebilir ya da bir yabancıya kendi dilinde nasıl selam verip teşekkür edeceğini bulabilirsin. Bu çeviri hizmetlerinin arkasında karmaşık machine translation modelleri var. Bu modellerin nasıl çalıştığını hiç merak ettin mi? Bu kurs, bir machine translation modelinin iç işleyişini keşfetmeni sağlayacak. Keras’ı, Python tabanlı güçlü bir derin öğrenme kütüphanesini kullanarak bir çeviri modeli uygulayacaksın. Ardından modeli İngilizce’den Fransızca’ya çeviri yapacak şekilde eğitecek ve modeli nasıl geliştirebileceğini gösteren teknikleri göreceksin. Kursun sonunda, machine translation modellerini derinlemesine anlayacak ve onlara daha da çok değer vereceksin!

Önkoşullar

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

Understanding one-hot vectors

Part 1: Exploring the to_categorical() function

Part 2: Exploring the to_categorical() function

Encoder decoder architecture

Part 1: Text reversing model - Encoder

Part 2: Text reversing model - Encoder

Complete text reversing model

Understanding sequential models

Part 1: Understanding GRU models

Part 2: Understanding GRU models

Understanding sequential model output

Bölümü Başlat

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

Part 1: Exploring the dataset

Part 2: Exploring the dataset

Defining the encoder

Implementing the decoder

Understanding the RepeatVector layer

The shape of a RepeatVector layer output

Defining the decoder

Dense and TimeDistributed layers

Part 1: Enter to win amazing prizes

Part 2: Let's play a few more games

Implementing the full encoder decoder model

Part 1: Defining the full model

Part 2: Defining the full model

Bölümü Başlat

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

Tokenizing sentences with Keras

Controlling the vocabulary with the Tokenizer

Part 2: Preprocessing the Data

Adding special tokens

Padding sentences

Reversing sentences

Training the NMT model

Training the model

Splitting data to training and validation sets

Training the model with validation

Generating translations with the NMT

Part 1: Treasure hunt

Part 2: Treasure hunt

Generating English-French translations

Bölümü Başlat

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

Defining the Teacher Forcing model layers

Defining the Teacher Forcing model

Preprocessing data

Training the model with Teacher Forcing

Training the model

Splitting training and validation data

Training the model with validation

Generating translations from the model

Defining the decoder of the inference model

Link between the trained and inference model

Generating translations

Using word embedding for machine translation

Measuring word vector similarity

Defining the embedding model

Training the word embedding based model

Wrap-up and the final showdown

Bölümü Başlat

Keras ile Machine Translation

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Keras ile Machine Translation eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.