Transfer Learning for NLP with TensorFlow Hub
Use pre-trained NLP text embedding models from TensorFlow Hub
Perform transfer learning to fine-tune models on real-world text data
Visualize model performance metrics with TensorBoard
This is a hands-on project on transfer learning for natural language processing with TensorFlow and TF Hub. By the time you complete this project, you will be able to use pre-trained NLP text embedding models from TensorFlow Hub, perform transfer learning to fine-tune models on real-world data, build and evaluate multiple models for text classification with TensorFlow, and visualize model performance metrics with Tensorboard. Prerequisites: In order to successfully complete this project, you should be competent in the Python programming language, be familiar with deep learning for Natural Language Processing (NLP), and have trained models with TensorFlow or and its Keras API. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
개발할 기술
단계별 학습
작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.
Introduction and Project Overview
Setup your TensorFlow and Colab GPU Runtime
Download and Import the Quora Insincere Questions Dataset
TensorFlow Hub for Natural Language Processing
Define Function to Build Models
Compile Models
Train Various Text Classification Models
Compare Accuracy and Loss Curves
Fine-tune Model from TF Hub
Train Bigger Models and Visualize Metrics with TensorBoard
안내형 프로젝트 진행 방식
작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.
분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.
자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
안내 프로젝트를 구매하면 어떤 혜택이 있습니까?
데스크톱과 모바일에서 안내 프로젝트를 이용할 수 있습니까?
안내 프로젝트 강사는 누구입니까?
작업 완료 후 안내 프로젝트에서 해당 작업을 다운로드할 수 있습니까?
환불 규정은 어떻게 되나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
안내 프로젝트를 청강하고 동영상 일부를 무료로 볼 수 있습니까?
이 안내 프로젝트를 수행하려면 경험이 얼마나 필요합니까?
소프트웨어를 별도로 설치하지 않아도 바로 웹 브라우저를 통해 이 안내 프로젝트를 완료할 수 있습니까?
안내 프로젝트를 통해 어떤 학습 경험을 할 수 있습니까?
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
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