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 Intelligence

4 sa

16 video

58 Egzersiz

4,950 XP

5,013

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için 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

Machine Translation’a Giriş

Bu bölümde, encoder-decoder mimarisinin ne olduğunu ve machine translation için nasıl kullanıldığını anlayacaksın. Ayrıca Gated Recurrent Unit’leri (GRU) ve encoder-decoder mimarisinde nasıl kullanıldıklarını öğreneceksin.

Makine çevirisine giriş

One-hot vektörleri anlama

Bölüm 1: to_categorical() fonksiyonunu keşfetme

Bölüm 2: to_categorical() fonksiyonunu keşfetme

Encoder-decoder mimarisi

Bölüm 1: Metin tersine çevirme modeli - Encoder

Bölüm 2: Metin ters çevirme modeli - Encoder

Metin ters çevirme modelini tamamla

Sıralı modelleri anlama

Bölüm 1: GRU modellerini anlamak

Bölüm 2: GRU modellerini anlama

Sıralı model çıktısını anlama

Bölümü Başlat

2

Keras ile Encoder-Decoder Modelini Uygulamak

Bu bölümde, Keras işlevsel API’si ile encoder-decoder modelini uygulayacaksın. Bunu yaparken RepeatVector ve TimeDistributed gibi çeşitli kullanışlı Keras katmanlarını da öğreneceksin.

Encoder'ı uygulama

Bölüm 1: Veri kümesini keşfetme

Bölüm 2: Veri kümesini keşfetme

Encoder’ı tanımlama

Decoderı uygulama

RepeatVector katmanını anlamak

RepeatVector katmanı çıktısının şekli

Decoder'ı tanımlama

Dense ve TimeDistributed katmanları

Bölüm 1: Harika ödüller kazanmak için katıl

Bölüm 2: Birkaç oyun daha oynayalım

Tam kodlayıcı-kod çözücü modelini uygulamak

Bölüm 1: Tam modeli tanımlama

Bölüm 2: Tam modeli tanımlama

Bölümü Başlat

3

Eğitim ve Çeviri Üretimi

Bu bölümde, daha önce tanımlanan modeli eğitecek ve ardından iyi eğitilmiş bir modeli kullanarak çeviriler üreteceksin. Modelimizin cümleleri çevirirken iyi bir iş çıkardığını göreceksin.

Bölüm 1: Veriyi Ön İşleme

Keras ile cümleleri tokenleştirme

Tokenizer ile sözlüğü kontrol etme

Bölüm 2: Veriyi Ön İşleme

Özel belirteçler ekleme

Cümlelere dolgu (padding) uygulama

Cümleleri tersine çevirme

NMT modelini eğitme

Modeli eğitme

Veriyi eğitim ve doğrulama kümelerine ayırma

Doğrulama ile modeli eğitme

NMT ile çeviri üretme

Bölüm 1: Hazine avı

Bölüm 2: Define avı

İngilizce-Fransızca çeviriler üretme

Bölümü Başlat

4

Teacher Forcing ve Kelime Gömeleri

Bu bölümde, çeviri modellerinin daha iyi ve daha hızlı eğitilmesini sağlayan Teacher Forcing adlı bir tekniği öğreneceksin. Sonrasında ise modeli daha da iyileştirmek için kelime gömelerini nasıl kullanabileceğini göreceksin.

Teacher Forcing’e Giriş

Teacher Forcing model katmanlarını tanımlama

Teacher Forcing modelini tanımlama

Veri ön işleme

Teacher Forcing ile modeli eğitme

Modeli eğitme

Eğitim ve doğrulama verilerini ayırma

Doğrulamayla modeli eğitme

Modelden çeviri üretme

Çıkarım modelinin kod çözücüsünü tanımlama

Eğitilmiş model ile çıkarım modeli arasındaki bağ

Çeviri üretme

Makine çevirisi için kelime gömme kullanımı

Sözcük vektörü benzerliğini ölçme

Gömme modelini tanımlama

Kelime gömme tabanlı modeli eğitme

Kapanış ve büyük final

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!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

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