สรุปบทเรียน

Deep Learning สำหรับข้อความด้วย PyTorch

Shubham Jain

Instructor

สิ่งที่ได้เรียนรู้

บทที่ 1: พื้นฐานการประมวลผลข้อความ
บทที่ 2: เทคนิคการจำแนกข้อความ
บทที่ 3: วิธีสร้างข้อความและโมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว
บทที่ 4: หัวข้อ Deep Learning ขั้นสูง

ประเด็นสำคัญ

การเข้ารหัสข้อความ: one-hot, BoW, TF-IDF
โมเดล Deep Learning: CNN, RNN, GAN
เทคนิคขั้นสูง: Transformers และ Attention
การโจมตีแบบ Adversarial ในการจำแนกข้อความ

การเรียนรู้เชิงปฏิบัติ

สร้างโมเดลจำแนกข้อความ
สร้างโมเดลสำหรับการสร้างข้อความ
ใช้โมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้วสำหรับงานด้านข้อความ
ประยุกต์ใช้ Transfer Learning

ขั้นตอนถัดไป

บน DataCamp:
โปรเจกต์: การเติมข้อความ การสร้างข้อความสำหรับแชทบอท และการวิเคราะห์ความรู้สึก

ยินดีด้วยและขอบคุณ!

Deep Learning สำหรับข้อความด้วย PyTorch

Preparing Video For Download...