Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow: da zero a eroe

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Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow - Tokenizzazione (da zero a eroe, parte 1)

Benvenuto in Zero to Hero per l'elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow! Se non sei un esperto di AI o ML, non preoccuparti: stiamo prendendo i concetti di PNL e li insegniamo dai primi principi con il nostro ospite Laurence Moroney (@lmoroney).



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In questa prima lezione parleremo di come rappresentare le parole in modo che un computer possa elaborarle, con l'obiettivo di addestrare successivamente una rete neurale a comprenderne il significato.

Sequencing - Trasformare una frase in dati (NLP Zero to Hero, parte 2)

Benvenuto in Zero to Hero per l'elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow! Se non sei un esperto di AI o ML, non preoccuparti: stiamo prendendo i concetti di PNL e li insegniamo dai primi principi con il nostro ospite Laurence Moroney (@lmoroney).



In questo video lo porterai al passaggio successivo: creare sequenze di numeri dalle tue frasi e utilizzare strumenti per elaborarle per renderle pronte per l'insegnamento delle reti neurali.

Addestrare un modello per riconoscere il sentimento nel testo (NLP Zero to Hero, parte 3)

Negli ultimi due episodi hai visto come tokenizzare il testo in valori numerici e come utilizzare gli strumenti in TensorFlow per regolarizzare e riempire quel testo. Ora che abbiamo eliminato la pre-elaborazione, possiamo ora esaminare come creare un classificatore per riconoscere il sentimento nel testo.



Machine Learning con Recurrent Neural Networks (NLP Zero to Hero - Parte 4)

Benvenuti in questo episodio di Natural Language Processing Zero to Hero con TensorFlow. Nei video precedenti di questa serie hai visto come tokenizzare il testo e utilizzare sequenze di token per addestrare una rete neurale. Nei prossimi video vedremo come le reti neurali possono generare testo e persino scrivere poesie, iniziando con un'introduzione alle Recurrent Neural Networks (RNN).

Memoria a lungo termine per la PNL (NLP Zero to Hero - Parte 5)

Benvenuti all'episodio 5 della nostra serie sull'elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow. In questo video daremo un'occhiata a come gestire la comprensione del contesto nella lingua attraverso frasi più lunghe, dove possiamo vedere che l'impatto di una parola all'inizio della frase può determinare il significato e la semantica della fine del frase. Useremo qualcosa chiamato LSTM o Long Short-Term Memory per raggiungere questo obiettivo.

Addestrare un'intelligenza artificiale per creare poesie (NLP Zero to Hero - Part 6)

Attraverso questa serie finora hai appreso le basi della PNL utilizzando TensorFlow. Hai visto come tokenizzare e quindi sequenziare il testo, preparandolo per addestrare le reti neurali. Hai visto come il sentimento nel testo può essere rappresentato con gli incorporamenti e come la semantica del testo su lunghi tratti potrebbe essere appresa usando reti neurali ricorrenti e LSTM. In questo video metteremo tutto insieme in uno scenario divertente, creando un modello e allenandolo sui testi delle canzoni tradizionali irlandesi.

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Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow: da zero a un eroe

Benvenuto in Zero to Hero per l'elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow! Se non sei un esperto di AI o ML, non preoccuparti: stiamo prendendo i concetti di PNL e li insegniamo dai primi principi con il nostro ospite Laurence Moroney