Transfer Learning for NLP with TensorFlow Hub

4.8
étoiles
118 évaluations
Offert par
4 394 déjà inscrits
Dans ce Projet Guidé gratuit, vous :

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

Mettez en valeur cette expérience pratique dans un entretien

1.5 hours
Intermédiaire
Aucun téléchargement requis
Vidéo en écran partagé
Anglais
Ordinateur de bureau uniquement

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.

Conditions

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

Les compétences que vous développerez

  • Natural Language Processing

  • Deep Learning

  • Inductive Transfer

  • Machine Learning

  • Tensorflow

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 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

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

Enseignant

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Foire Aux Questions

Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.

Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.

À partir du Projet Guidé, vous pouvez télécharger et conserver tout fichier que vous avez créé. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction « Navigateur de fichiers » pendant que vous accédez à votre bureau cloud.

En haut de la page, vous pouvez appuyer sur le niveau d'expérience de ce Projet Guidé pour afficher les connaissances requises. Pour chaque niveau de Projet Guidé, votre enseignant vous guidera étape par étape.

Oui, tout ce dont vous avez besoin pour terminer votre Projet Guidé sera présent sur un bureau cloud disponible dans votre navigateur.

Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé, directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.