Resumen

Deep Learning para texto con PyTorch

Shubham Jain

Instructor

Lo que has aprendido

"- Capítulo 1: Fundamentos del Procesamiento de Texto

  • Capítulo 2: Técnicas de clasificación de texto
  • Capítulo 3: Métodos de generación de texto y modelos preentrenados
  • Capítulo 4: Temas avanzados de aprendizaje profundo {{4}}"
Deep Learning para texto con PyTorch

Conclusiones clave

"- Codificación de texto: one-hot, BoW, TF-IDF

  • Modelos de aprendizaje profundo: CNN, RNN, GAN
  • Técnicas avanzadas: Transformadores y atención
  • Ataques adversarios en la clasificación de texto {{4}}"
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Aprendizaje aplicado

"- Implementé modelos de clasificación de texto

  • Construí modelos de generación de texto
  • Utilicé modelos preentrenados para tareas de texto
  • Apliqué aprendizaje por transferencia{{4}}"
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¿Y ahora qué?

"- En DataCamp: - Introducción a los LLM en Python - Cómo entrenar un LLM con PyTorch - Construyendo un Transformer con PyTorch

  • Proyectos: completado de texto, generación de texto para chatbots y análisis de sentimiento {{1}}"
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¡Enhorabuena y gracias!

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