Cursusaanbod

Inleiding tot NLP Fine-Tuning

  • Wat is finetuning?
  • Voordelen van het verfijnen van vooraf getrainde taalmodellen
  • Overzicht van populaire vooraf getrainde modellen (GPT, BERT, T5)

NLP-taken begrijpen

  • Sentiment analyse
  • Samenvatting van de tekst
  • Computervertaling
  • Herkenning van benoemde entiteiten (NER)

Het instellen van de omgeving

  • Installeren en configureren Python en bibliotheken
  • Hugging Face Transformatoren gebruiken voor NLP-taken
  • Vooraf getrainde modellen laden en verkennen

Fine-tuning technieken

  • Datasets voorbereiden voor NLP-taken
  • Tokenisatie en invoeropmaak
  • Fijnafstemming voor classificatie-, generatie- en vertaaltaken

Modelprestaties optimaliseren

  • Inzicht in leersnelheden en batchgroottes
  • Regularisatietechnieken gebruiken
  • Modelprestaties evalueren met metrische gegevens

Hands-on laboratoria

  • Fine-tuning van BERT voor sentimentanalyse
  • Verfijning van T5 voor tekstsamenvatting
  • GPT verfijnen voor machinevertaling

Verfijnde modellen implementeren

  • Modellen exporteren en opslaan
  • Modellen integreren in applicaties
  • Basisprincipes van het implementeren van modellen op cloudplatforms

Uitdagingen en best practices

  • Voorkomen van overfitting tijdens de fijnafstelling
  • Omgaan met onevenwichtige datasets
  • Zorgen voor reproduceerbaarheid in experimenten

Toekomstige trends in NLP-finetuning

  • Opkomende vooraf getrainde modellen
  • Vooruitgang in transfer leren voor NLP
  • Verkenning van multimodale NLP-toepassingen

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basiskennis van NLP-concepten
  • Ervaring met Python programmeren
  • Bekendheid met deep learning frameworks zoals TensorFlow of PyTorch

Audiëntie

  • Datawetenschappers
  • NLP ingenieurs
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën