This course is an introduction to sequence models and their applications, including an overview of sequence model architectures and how to handle inputs of variable length.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Advanced Machine Learning on Google Cloud'
13 978 уже зарегистрированы
от партнера
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 8 174
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 5 в программе
Продвинутый уровень
Прибл. 15 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Преподаватели
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 5 в программе
Продвинутый уровень
Прибл. 15 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Программа курса: что вы изучите
4 ч. на завершение
Working with Sequences
In this module, you’ll learn what a sequence is, see how you can prepare sequence data for modeling, and be introduced to some classical approaches to sequence modeling and practice applying them.
4 ч. на завершение
14 видео ((всего 41 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
15 минут на завершение
Recurrent Neural Networks
In this module, we introduce recurrent neural nets, explain how they address the variable-length sequence problem, explain how our traditional optimization procedure applies to RNNs, and review the limits of what RNNs can and can’t represent.
15 минут на завершение
4 видео ((всего 15 мин.))
4 ч. на завершение
Dealing with Longer Sequences
In this module we dive deeper into RNNs. We’ll talk about LSTMs, Deep RNNs, working with real world data, and more.
4 ч. на завершение
14 видео ((всего 62 мин.))
2 ч. на завершение
Text Classification
In this module we look at different ways of working with text and how to create your own text classification models.
2 ч. на завершение
8 видео ((всего 35 мин.))
1 ч. на завершение
Reusable Embeddings
Labeled data for our classification models is expensive and precious. Here we will address how we can reuse pre-trained embeddings to make our models with TensorFlow Hub.
1 ч. на завершение
6 видео ((всего 28 мин.))
3 ч. на завершение
Encoder-Decoder Models
In this module, we focus on a sequence-to-sequence model called the encoder-decoder network to solve tasks, such as Machine Translation, Text Summarization and Question Answering.
3 ч. на завершение
10 видео ((всего 84 мин.))
14 минут на завершение
Summary
In this final module, we review what you have learned so far about sequence modeling for time-series and natural language data.
14 минут на завершение
1 видео ((всего 4 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе SEQUENCE MODELS FOR TIME SERIES AND NATURAL LANGUAGE PROCESSING
от партнера PR10 авг. 2019 г.
Great way to practically learn a lot of stuff. Sometimes, a lot of it starts to go over head. But, it is completely worth the learning curve! Definitely recommend it!
от партнера AJ7 июня 2021 г.
The lack of synchronization between the videos and labs is extreme in this course, but the lectures are excellent and the subject area covered is very broad.
от партнера ND28 февр. 2020 г.
I have only one remark, please improve lesson regarding NLP by includin model build etc. Otherwise course is excellent and was helpful for me
от партнера HS22 июля 2019 г.
Though not focused on fundamental concepts, it's a great course to learn to use tensorflow and google cloud platform for sequence modelling.
Специализация Advanced Machine Learning on Google Cloud: общие сведения
This 5-course specialization focuses on advanced machine learning topics using Google Cloud Platform where you will get hands-on experience optimizing, deploying, and scaling production ML models of various types in hands-on labs. This specialization picks up where “Machine Learning on GCP” left off and teaches you how to build scalable, accurate, and production-ready models for structured data, image data, time-series, and natural language text. It ends with a course on building recommendation systems. Topics introduced in earlier courses are referenced in later courses, so it is recommended that you take the courses in exactly this order.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли ознакомиться с курсом до регистрации?
Что я получу, зарегистрировавшись на курс?
Когда я получу сертификат о прохождении курса?
Почему я не могу прослушать этот курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
