Deeplearning.ai Natural Language Processing Specialization
1.0: Merge pull request #70 from farhan-najeeb
画像をクリックします
このリポジトリには、deeplearning.ai NLP専門コースに関する私の個人的なメモが含まれています。
Deeplearning.aiには、Courseraで取得できる4つのコースが含まれています。 4つのコースは次のとおりです。
Natural Language Processing（NLP）は、アルゴリズムを使用して人間の言語を理解し操作します。この技術は、機械学習の最も広く適用されている分野の1つです。 AIが拡大し続けるにつれて、スピーチと言語を分析し、文脈的パターンを明らかにし、テキストとオーディオから洞察を生み出すモデルを構築する専門家の需要も拡大します。
この専門化の終わりまでに、質問と感情分析を実行するNLPアプリケーションを設計し、言語を翻訳し、テキストを要約するツールを作成し、チャットボットを構築する準備ができています。これらおよびその他のNLPアプリケーションは、AIを搭載した未来への今後の変革の最前線になります。
この専門化は、NLP、機械学習、ディープラーニングの2人の専門家によって設計および教えられています。 Younes Bensouda Mourriは、スタンフォード大学のAIのインストラクターであり、深い学習の専門化の構築を支援しています。 ukasz Kaiserは、Google Brainのスタッフ研究科学者であり、Tensorflow、Tensor2tensorおよびTraxライブラリ、トランスペーパーの共著者です。
この専門化により、最先端のNLPシステムを構築するために必要な最先端の深い学習技術が装備されています。
•ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、および単語ベクトルを使用して、感情分析を実装し、類推を完全にし、単語を翻訳し、近似の近隣隣人に地域に敏感なハッシュを使用します。
•動的プログラミング、非表示のマルコフモデル、および単語埋め込みを使用して、間違いのある単語を自動補正し、部分文をオートコンプリートし、単語の一部のスピーチタグを特定します。
•TensorflowおよびTRAXで密度および再発性のニューラルネットワーク、LSTM、グルス、およびシャムネットワークを使用して、高度な感情分析、テキスト生成、名前付きエンティティ認識を実行し、重複する質問を特定します。
•エンコーダーデコーダー、因果関係、および自己告発を使用して、完全な文の高度な機械翻訳、テキストの要約、質問を回答し、チャットボットを構築します。カバーされているモデルには、T5、Bert、Transformer、Reformerなどが含まれます！楽しむ！
割り当てのノートブックは、コースコース/週のように、課題のコードから、課題のノートが時間とともに変化の対象となるように、貢献者コードから共有します。
コースに登録したら、この専門化のためにSlack Workspaceに参加するよう招待されます。次のリンクDeeplearningai-nlp.slack.comにアクセスして、Slack Workspaceに参加してください。
イブラヒム・ジェリティ©2020
