Transfer Learning for NLP with TensorFlow Hub

4.8
Sterne
106 Bewertungen
von
Coursera Project Network
3.746 bereits angemeldet
In diesem Kostenloses angeleitetes Projekt werden Sie:

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

Präsentieren Sie diese praktische Erfahrung in einem Vorstellungsgespräch

Clock1.5 hours
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

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.

Anforderungen

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

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

Natural Language ProcessingDeep LearningInductive TransferMachine LearningTensorflow

Schritt für Schritt lernen

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

  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

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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