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Avis et commentaires pour d'étudiants pour Fine Tune BERT for Text Classification with TensorFlow par Coursera Project Network

4.6
étoiles
149 évaluations

À propos du cours

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....

Meilleurs avis

AA

12 déc. 2021

Excellent and very helpful course, the instructor language is very clear and concise and to the point, I would love to learn more from the same instructor.

JH

24 déc. 2021

I have some experience on computer vision and need to take a NLP project, this course give me a heads up on the project.

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1 - 25 sur 32 Avis pour Fine Tune BERT for Text Classification with TensorFlow

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