Fine Tune BERT for Text Classification with TensorFlow

4.6
estrelas

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Neste Projeto guiado gratuito, você irá:
2.5 hours
Intermediário
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Inglês
Apenas em desktop

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.

Requisitos

Habilidades que você desenvolverá

  • natural-language-processing

  • Tensorflow

  • machine-learning

  • deep-learning

  • BERT

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Instrutores

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