Fine Tune BERT for Text Classification with TensorFlow

4.6
звезд

Оценки: 166

от партнера

10 936 уже зарегистрированы

В этом Бесплатный проект с консультациями вы:
2.5 hours
Учащийся среднего уровня
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

This is a guided project on fine-tuning a Bidirectional Transformers for Language Understanding (BERT) model for text classification with TensorFlow. In this 2.5 hour long project, you will learn to preprocess and tokenize data for BERT classification, build TensorFlow input pipelines for text data with the tf.data API, and train and evaluate a fine-tuned BERT model for text classification with TensorFlow 2 and TensorFlow Hub. Prerequisites: In order to successfully complete this project, you should be competent in the Python programming language, be familiar with deep learning for Natural Language Processing (NLP), and have trained models with TensorFlow or and its Keras API. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Требования

Навыки, которые вы получите

  • natural-language-processing

  • Tensorflow

  • machine-learning

  • deep-learning

  • BERT

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе FINE TUNE BERT FOR TEXT CLASSIFICATION WITH TENSORFLOW

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы