Оценки: 138
6 198 уже зарегистрированы
Use pre-trained NLP text embedding models from TensorFlow Hub
Perform transfer learning to fine-tune models on real-world text data
Visualize model performance metrics with TensorBoard
Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании
This is a hands-on project on transfer learning for natural language processing with TensorFlow and TF Hub. By the time you complete this project, you will be able to use pre-trained NLP text embedding models from TensorFlow Hub, perform transfer learning to fine-tune models on real-world data, build and evaluate multiple models for text classification with TensorFlow, and visualize model performance metrics with Tensorboard. 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.
It is assumed that are competent in Python programming and have prior experience with building deep learning NLP models with TensorFlow or Keras
Natural Language Processing
Deep Learning
Inductive Transfer
Machine Learning
Tensorflow
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Introduction and Project Overview
Setup your TensorFlow and Colab GPU Runtime
Download and Import the Quora Insincere Questions Dataset
TensorFlow Hub for Natural Language Processing
Define Function to Build Models
Compile Models
Train Various Text Classification Models
Compare Accuracy and Loss Curves
Fine-tune Model from TF Hub
Train Bigger Models and Visualize Metrics with TensorBoard
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
от партнера DM
6 апр. 2021 г.The explanation was really good, and now, I find it so simple to use TF Hub. Thanks a lot!
от партнера JB
30 сент. 2020 г.Nice project ... Make a tutorial for neural style transfer with different type of GAN...
от партнера AQ
20 нояб. 2021 г.This is an amazing tutorial for me as I am learning technologies of AI in various techniques. Found this very helpful and clear instruction given by the tutor.
от партнера RM
8 авг. 2021 г.Highly recommended for those who want to gain upper hand in NLP tasks through modern transfer learning techniques
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
