Generating New Recipes using GPT-2

4.3
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Coursera Project Network
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In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

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
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Python Programming
  • Machine Learning
  • Natural Language Processing

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  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

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

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Häufig gestellte Fragen

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