This course is an introduction to sequence models and their applications, including an overview of sequence model architectures and how to handle inputs of variable length.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Advanced Machine Learning on Google Cloud
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Über diesen Kurs
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Kurs 4 von 5 in
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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Google Cloud
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Stunden zum Abschließen
Working with Sequences
In this module, you’ll learn what a sequence is, see how you can prepare sequence data for modeling, and be introduced to some classical approaches to sequence modeling and practice applying them.
4 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 41 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
15 Minuten zum Abschließen
Recurrent Neural Networks
In this module, we introduce recurrent neural nets, explain how they address the variable-length sequence problem, explain how our traditional optimization procedure applies to RNNs, and review the limits of what RNNs can and can’t represent.
15 Minuten zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 15 min)
4 Stunden zum Abschließen
Dealing with Longer Sequences
In this module we dive deeper into RNNs. We’ll talk about LSTMs, Deep RNNs, working with real world data, and more.
4 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 62 min)
2 Stunden zum Abschließen
Text Classification
In this module we look at different ways of working with text and how to create your own text classification models.
2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 35 min)
1 Stunde zum Abschließen
Reusable Embeddings
Labeled data for our classification models is expensive and precious. Here we will address how we can reuse pre-trained embeddings to make our models with TensorFlow Hub.
1 Stunde zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 28 min)
3 Stunden zum Abschließen
Encoder-Decoder Models
In this module, we focus on a sequence-to-sequence model called the encoder-decoder network to solve tasks, such as Machine Translation, Text Summarization and Question Answering.
3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 84 min)
14 Minuten zum Abschließen
Summary
In this final module, we review what you have learned so far about sequence modeling for time-series and natural language data.
14 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 4 min), 1 Lektüre
Bewertungen
Top-Bewertungen von SEQUENCE MODELS FOR TIME SERIES AND NATURAL LANGUAGE PROCESSING
von PR10. Aug. 2019
Great way to practically learn a lot of stuff. Sometimes, a lot of it starts to go over head. But, it is completely worth the learning curve! Definitely recommend it!
von AJ7. Juni 2021
The lack of synchronization between the videos and labs is extreme in this course, but the lectures are excellent and the subject area covered is very broad.
von ND28. Feb. 2020
I have only one remark, please improve lesson regarding NLP by includin model build etc. Otherwise course is excellent and was helpful for me
von HS22. Juli 2019
Though not focused on fundamental concepts, it's a great course to learn to use tensorflow and google cloud platform for sequence modelling.
Über den Spezialisierung Advanced Machine Learning on Google Cloud
This 5-course specialization focuses on advanced machine learning topics using Google Cloud Platform where you will get hands-on experience optimizing, deploying, and scaling production ML models of various types in hands-on labs. This specialization picks up where “Machine Learning on GCP” left off and teaches you how to build scalable, accurate, and production-ready models for structured data, image data, time-series, and natural language text. It ends with a course on building recommendation systems. Topics introduced in earlier courses are referenced in later courses, so it is recommended that you take the courses in exactly this order.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich vor der Anmeldung eine Vorschau des Kurses ansehen?
Was bekomme ich, wenn ich mich anmelde?
Wann erhalte ich mein Kurszertifikat?
Warum kann ich nicht als Gast an diesem Kurs teilnehmen?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
