This is a guided project on fine-tuning a Bidirectional Transformers for Language Understanding (BERT) model for text classification with TensorFlow. In this 2.5 hour long project, you will learn to preprocess and tokenize data for BERT classification, build TensorFlow input pipelines for text data with the tf.data API, and train and evaluate a fine-tuned BERT model for text classification with TensorFlow 2 and TensorFlow Hub.
Fine Tune BERT for Text Classification with TensorFlow
Fine Tune BERT for Text Classification with TensorFlow
Instructeur : Snehan Kekre
17 371 déjà inscrits
Inclus avec 
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6
(201 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2.5 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Ce que vous apprendrez
Build TensorFlow Input Pipelines for Text Data with the tf.data API
Tokenize and Preprocess Text for BERT
Fine-tune BERT for text classification with TensorFlow 2 and TensorFlow Hub
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : deep-learning
- Catégorie : BERT
- Catégorie : machine-learning
- Catégorie : natural-language-processing
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction to the Project
Setup your TensorFlow and Colab Runtime
Download and Import the Quora Insincere Questions Dataset
Create tf.data.Datasets for Training and Evaluation
Download a Pre-trained BERT Model from TensorFlow Hub
Tokenize and Preprocess Text for BERT
Wrap a Python Function into a TensorFlow op for Eager Execution
Create a TensorFlow Input Pipeline with tf.data
Add a Classification Head to the BERT hub.KerasLayer
Fine-Tune and Evaluate BERT for Text Classification
Expérience recommandée
It is assumed that are competent in Python programming and have prior experience with building deep learning NLP models with TensorFlow or Keras
8 images de projet
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.7 (18 évaluations)Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.6
201 avis
- 5 stars
71,42 %
- 4 stars
20,19 %
- 3 stars
4,43 %
- 2 stars
1,47 %
- 1 star
2,46 %
Affichage de 3 sur 201
DA
5
Révisé le 4 avr. 2021
Helped me cement the basic understanding on how to use BERT for my use case.
JH
5
Révisé le 24 déc. 2021
I have some experience on computer vision and need to take a NLP project, this course give me a heads up on the project.
YC
4
Révisé le 19 juin 2021
The project is very clear and easy to follow. Would suggest providing some gmail account so that we don't have to log into the colab using our own google credentials.
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Foire Aux Questions
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