Cursos de Procesamiento del Lenguaje Natural con TensorFlow

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

tsflw2v

Duración

35 horas (usualmente 5 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

Conocimiento práctico de python

Descripción General

TensorFlow ™ es una biblioteca de software de código abierto para computación numérica utilizando gráficos de flujo de datos.

SyntaxNet es una estructura de procesamiento de lenguaje natural de la red neuronal para TensorFlow.

Word2Vec se utiliza para el aprendizaje de representaciones vectoriales de palabras, llamadas "embeddings palabra". Word2vec es un modelo predictivo particularmente computacionalmente eficiente para aprender las incorporaciones de palabras a partir de texto en bruto. Viene en dos sabores, el modelo continuo de la bolsa-de-palabras (CBOW) y el modelo de Skip-Gram (capítulo 3.1 y 3.2 en Mikolov y otros).

Utilizado en tándem, SyntaxNet y Word2Vec permite a los usuarios generar modelos de incorporación aprendida de entrada de lenguaje natural.

Audiencia

Este curso está dirigido a desarrolladores e ingenieros que tienen la intención de trabajar con los modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus gráficos TensorFlow.

Después de completar este curso, los delegados:

Entender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow

  • ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
  • ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración,
  • ser capaz de implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, términos de inclusión, gráficos de construcción y registro

Programa del Curso

Empezando

  • Instalación e instalación

Fundamentos de TensorFlow

  • Creación, inicialización, almacenamiento y restauración de variables TensorFlow
  • Alimentación, lectura y precarga de los datos de TensorFlow
  • Cómo usar la infraestructura de TensorFlow para entrenar modelos a escala
  • Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard

TensorFlow Mecánica 101

  • Preparar los datos
    • Descargar
    • Entradas y marcadores de posición
  • Construir el gráfico
    • Inferencia
    • Pérdida
    • Formación
  • Entrenar el modelo
    • La gráfica
    • La sesión
    • Tren de bucle
  • Evaluar el modelo
    • Construir el Gráfico de Eval
    • Salida de Eval

Uso Avanzado

  • Enhebrado y Colas
  • Distribuido TensorFlow
  • Escribir documentación y compartir su modelo
  • Personalización de lectores de datos
  • Uso de GPUs
  • Manipulación de archivos de modelo TensorFlow

Servicio TensorFlow

  • Introducción
  • Tutorial de servicio básico
  • Tutorial de servicio avanzado
  • Tutorial del modelo de inicio de servicio

Introducción a SyntaxNet

  • Análisis de entrada estándar
  • Anotar un Corpus
  • Configuración de los scripts de Python

Construyendo un oleoducto de PNL con SyntaxNet

  • Obtención de datos
  • Etiquetado de parte del habla
  • Entrenamiento del sintaxis POS Tagger
  • Preprocesamiento con el Tagger
  • Análisis de dependencia: Análisis basado en la transición
  • Entrenamiento de un analizador Paso 1: Pretraining local
  • Formación de un analizador Paso 2: Formación global

Representaciones Vectoriales de Palabras

  • Motivación: ¿Por qué aprender las incorporaciones de palabras?
  • Aumentar la escala con el entrenamiento con interferencia de ruido
  • El modelo Skip-gram
  • Construyendo el Gráfico
  • Formación del modelo
  • Visualización de los Embeddings aprendidos
  • Evaluación de Embeddings: Razonamiento analógico
  • Optimización de la implementación

Testimonios

★★★★★
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