Generating New Recipes using GPT-2

4.3
étoiles
32 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
2 640 déjà inscrits
Dans ce Projet Guidé, vous :

Clean and preprocess text data for modeling

Create datasets for large-scale language generation

Fine-tune large-scale language model on small and niche task of generating recipes

Clock90-120 minutes
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

In this 2 hour long project, you will learn how to preprocess a text dataset comprising recipes, and split it into a training and validation set. You will learn how to use the HuggingFace library to fine-tune a deep, generative model, and specifically how to train such a model on Google Colab. Finally, you will learn how to use GPT-2 effectively to create realistic and unique recipes from lists of ingredients based on the aforementioned dataset. This project aims to teach you how to fine-tune a large-scale model, and the sheer magnitude of resources it takes for these models to learn. You will also learn about knowledge distillation and its efficacy in use cases such as this one. 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.

Les compétences que vous développerez

  • Python Programming
  • Machine Learning
  • Natural Language Processing

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introduction to the task and demo

  2. Exploratory data analysis and visualizations

  3. Dataset preparation

  4. GPT-2 theory and related machine learning concepts

  5. Model training on Google Colab

  6. Evaluating model performance empirically

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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