Transfer Learning for NLP with TensorFlow Hub

4.8
estrellas

138 calificaciones

ofrecido por

6174 ya inscrito

En este Proyecto guiado gratuito, tú:

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

Demuestra esta experiencia práctica en una entrevista

1.5 hours
Intermedio
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Inglés (English)
Solo escritorio

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.

Requerimientos

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 desarrollarás

  • Natural Language Processing

  • Deep Learning

  • Inductive Transfer

  • Machine Learning

  • Tensorflow

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  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

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Instructor

Reseñas

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Preguntas Frecuentes

Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.

Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.

Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.

Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.

Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.