Transfer Learning for NLP with TensorFlow Hub

4.8
estrelas

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oferecido por

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Neste Projeto guiado gratuito, você irá:

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

Mostre essa experiência prática em uma entrevista

1.5 hours
Intermediário
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Inglês
Apenas em desktop

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.

Requisitos

It is assumed that are competent in Python programming and have prior experience with building deep learning NLP models with TensorFlow or Keras

Habilidades que você desenvolverá

  • Natural Language Processing

  • Deep Learning

  • Inductive Transfer

  • Machine Learning

  • Tensorflow

Aprender passo a passo

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

  1. Introduction and Project Overview

  2. Setup your TensorFlow and Colab GPU Runtime

  3. Download and Import the Quora Insincere Questions Dataset

  4. TensorFlow Hub for Natural Language Processing

  5. Define Function to Build Models

  6. Compile Models

  7. Train Various Text Classification Models

  8. Compare Accuracy and Loss Curves

  9. Fine-tune Model from TF Hub

  10. Train Bigger Models and Visualize Metrics with TensorBoard

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

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.

Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.

Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.

Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.

Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.

Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.