Cette formation vous apprendra à construire des modèles pour le langage naturel, l’audio et les autres données de séquence. Grâce à l’apprentissage profond, les algorithmes de séquence fonctionnent beaucoup mieux qu’il y a deux ans ; nous disposons donc de nombreuses applications très intéressantes en matière de reconnaissance vocale, de synthèse musicale, de chatbots, de traduction automatique, de compréhension naturelle du langage, etc.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Machine Translation
- Kategorie: Word Embedding
- Kategorie: Combination
- Kategorie: Deep Learning
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3 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Découvrez les réseaux neuronaux récurrents. Ce type de modèle s’est avéré extrêmement performant sur les données temporelles. Il comporte plusieurs variantes, y compris les LSTM, les GRU et les RNN bidirectionnels, que vous allez découvrir dans cette section.
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12 Videos2 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben3 Unbewertete Labore
Le traitement du langage naturel avec l'apprentissage profond est une combinaison importante. En utilisant des représentations de vecteurs de mots et des couches de prolongements, vous pouvez former des réseaux neuronaux récurrents avec des performances exceptionnelles, dans une grande variété de secteurs. Des exemples d’applications sont l’analyse de sentiments, la reconnaissance d’entités nommées et la traduction automatique.
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10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore
Les modèles de séquence peuvent être améliorés à l’aide d’un mécanisme d’attention. Cet algorithme aidera votre modèle à comprendre où celui-ci doit focaliser son attention, compte tenu d’une séquence d’entrées. Cette semaine, vous apprendrez également à reconnaître la parole et à gérer les données audio.
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11 Videos3 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
University of Michigan
École Polytechnique Fédérale de Lausanne
CertNexus
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Häufig gestellte Fragen
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