Explore l'apprentissage profond pour la PNL, en couvrant les insertions de mots, les représentations contextuelles, les techniques d'apprentissage et les défis tels que les gradients de disparition et les considérations éthiques.
En savoir plus sur l'apprentissage profond pour le traitement des langues naturelles, l'exploration de l'intégration des mots neuraux, des réseaux neuraux récurrents et de la modélisation des neurones avec les transformateurs.
Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.
Explore les intégrations de mots, les modèles de sujet, Word2vec, les réseaux bayésiens et les méthodes d'inférence telles que l'échantillonnage Gibbs.
Explore l'optimisation des modèles d'intégration de mots, y compris la minimisation de la fonction de perte et la descente de gradient, et introduit des techniques comme Fasttext et Byte Pair Encoding.
Explore les intégrations de mots, les modèles tels que CBOW et Skipgram, Fasttext, Glove, les intégrations de sous-mots et leurs applications dans la recherche et la classification de documents.
Introduit les bases du NLP moderne, couvrant l'intégration de mots, les modèles neuraux, et les tâches comme l'étiquetage de séquence et la génération de texte.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Explore la gestion du texte, en se concentrant sur les matrices, les documents et les sujets, y compris les défis de la classification des documents et des modèles avancés comme BERT.
Explore les mathématiques des modèles de langues, couvrant la conception de l'architecture, la pré-formation et l'ajustement fin, soulignant l'importance de la pré-formation et de l'ajustement fin pour diverses tâches.
Explore le modèle Vector Space, le sac de mots, tf-idf, cosine similarité, Okapi BM25, et la précision et le rappel dans la récupération d'information.
