इसके प्रवाह का सचमुच आनंद लिया। उदाहरण एकदम सही थे और मुझे सामग्री को जल्दी समझने में मदद मिली। बहुत अच्छा मूल्य।
सीक्वेंस मॉडल्स के साथ NLP: RNNs, LSTMs, और GRUs
Python में भावना (sentiment) का विश्लेषण करने, टेक्स्ट उत्पन्न करने और टेक्स्ट समानता की तुलना करने के लिए रिकरंट न्यूरल नेटवर्क, LSTMs, और GRUs में महारत हासिल करें।
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इस कोर्स के बारे में
टेक्स्ट जैसे अनुक्रमिक डेटा (sequential data) को संसाधित करने के लिए विशेष न्यूरल नेटवर्क की आवश्यकता होती है जो संदर्भ और क्रम को समझते हैं। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) में सीक्वेंस मॉडल्स की मुख्य अवधारणाओं और व्यावहारिक कार्यान्वयन के माध्यम से मार्गदर्शन करता है।
आप अनुक्रमिक टेक्स्ट प्रोसेसिंग की मूलभूत परिभाषाओं से शुरुआत करेंगे और वास्तविक दुनिया के भाषा कार्यों को संभालने वाले न्यूरल आर्किटेक्चर के निर्माण की ओर बढ़ेंगे। संरचित कोड स्पष्टीकरणों और चरण-दर-चरण विवरणों का अध्ययन करके, आप सीखेंगे कि टेक्स्ट को सघन वैक्टर (dense vectors) के रूप में कैसे दर्शाया जाए, समय के साथ निर्भरताओं को कैसे मॉडल किया जाए, और सिमेंटिक अर्थ की तुलना कैसे की जाए।
आप क्या सीखेंगे:
- रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNNs) की गणितीय नींव को समझें और वे अनुक्रमिक टेक्स्ट डेटा को कैसे संसाधित करते हैं।
- टेक्स्ट को वर्गीकृत करने के लिए वर्ड एम्बेडिंग और रिकरंट आर्किटेक्चर का उपयोग करके भावना विश्लेषण (sentiment analysis) मॉडल बनाएं।
- एक अनुक्रम में अगले टोकन की भविष्यवाणी करने के लिए Gated Recurrent Units (GRUs) को प्रशिक्षित करके सिंथेटिक टेक्स्ट उत्पन्न करें।
- प्रमुख संस्थाओं का पता लगाने और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए Long Short-Term Memory (LSTM) नेटवर्क का उपयोग करके Named Entity Recognition (NER) सिस्टम लागू करें।
- विभिन्न वाक्यों के बीच सिमेंटिक समानता की तुलना करने के लिए Siamese LSTM आर्किटेक्चर बनाएं।
- समकालीन डीप लर्निंग वर्कफ़्लो में उपयोग की जाने वाली आधुनिक टोकेनाइजेशन तकनीकों और सीक्वेंस-हैंडलिंग रणनीतियों को लागू करें।
यह कोर्स आवश्यक शब्दावली से शुरू होता है, जिसमें टोकेनाइजेशन, शब्दावली निर्माण (vocabulary building), और एम्बेडिंग लेयर्स शामिल हैं। जटिल टेक्स्ट प्रोसेसिंग कार्यों के लिए LSTMs और GRUs जैसे गेटेड आर्किटेक्चर की ओर बढ़ने से पहले आप सरल रिकरंट नेटवर्क का पता लगाएंगे।
यह कोर्स डीप लर्निंग और NLP के शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें Python और न्यूरल नेटवर्क की बुनियादी बातों की समझ है। सीक्वेंस मॉडल्स के साथ पूर्व अनुभव की कोई आवश्यकता नहीं है।
आज ही अपने स्वयं के सीक्वेंस-आधारित NLP मॉडल बनाने के लिए पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
सीक्वेंस मॉडल्स के साथ NLP: RNNs, LSTMs, और GRUs
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
सीक्वेंस मॉडल्स के साथ NLP: RNNs, LSTMs, और GRUs
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (6)
मुझे यकीन नहीं है कि यह सीखने का सबसे अच्छा तरीका था। उदाहरण थोड़े पुराने लगे, और समग्र संरचना भ्रमित करने वाली थी। इसे समझने के लिए मुझे बाहरी संसाधनों की आवश्यकता पड़ी।
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
इसने वास्तव में मुझे कुछ प्रमुख अवधारणाओं को मजबूत करने में मदद की। स्पष्टीकरण उत्कृष्ट थे और उदाहरण बहुत स्पष्ट थे। बहुत पसंद आया!
शानदार संसाधन। मैंने बहुत कुछ सीखा, और अवधारणाओं को समझने में उपयोग किए गए उदाहरण बहुत मददगार थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूं।
सीखने का कितना बढ़िया तरीका! संरचना ने जटिल विचारों को समझना आसान बना दिया। निश्चित रूप से समय के लायक निवेश।
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2. भाषा के प्रयोग के आधार :- भाषा के प्रयोग के आधार निम्नलिखित हैं।
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व्यावहारिक
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