이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.
Transformer Models and BERT Model - 한국어
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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Transformer 아키텍처의 주요 구성요소를 이해합니다
Transformer를 사용한 BERT 모델 빌드 방식을 알아봅니다
BERT를 사용하여 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 해결합니다
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Transfer Learning
- Kategorie: Generative Model Architectures
Wichtige Details
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1 Aufgabe
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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