Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Doğal Dil İşleme (NLP) Giriş Fine-Tuning
- İnce ayar nedir?
- Önceden eğitilmiş dil modellerini ince ayarlamanın faydaları
- Popüler önceden eğitilmiş modellerin (GPT, BERT, T5) genel bakışı
NLP Görevlerini Anlama
- Duygu analizi
- Metin özetleme
- Makine çevirisi
- Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)
Ortamı Kurma
- Python ve kütüphanelerin kurulumu ve yapılandırılması
- NLP görevleri için Hugging Face Transformers kullanma
- Önceden eğitilmiş modelleri yükleme ve keşfetme
Fine-Tuning Teknikleri
- NLP görevleri için veri kümelerini hazırlama
- Tokenizasyon ve girdi biçimlendirme
- Sınıflandırma, oluşturma ve çeviri görevleri için ince ayar
Model Performansını Optimize Etme
- Öğrenme oranlarını ve yığın boyutlarını anlama
- Düzenlileştirme tekniklerini kullanma
- Metriklerle model performansını değerlendirme
Uygulamalı Laboratuvarlar
- Duygu analizi için BERT'i ince ayarlama
- Metin özetleme için T5'i ince ayarlama
- Makine çevirisi için GPT'yi ince ayarlama
İnce Ayarlı Modelleri Dağıtma
- Modelleri dışa aktarma ve kaydetme
- Modelleri uygulamalara entegre etme
- Modelleri bulut platformlarına dağıtmanın temelleri
Zorluklar ve En İyi Uygulamalar
- İnce ayar sırasında aşırı öğrenmeyi önleme
- Dengesiz veri kümelerini ele alma
- Deneylerde tekrarlanabilirliği sağlama
NLP'de Gelecek Trendler Fine-Tuning
- Ortaya çıkan önceden eğitilmiş modeller
- NLP için transfer öğrenimindeki gelişmeler
- Çok modlu NLP uygulamalarını keşfetme
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Doğal Dil İşleme (NLP) kavramlarına temel düzeyde hakimiyet
- Python programlama konusunda deneyim
- TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçevelerine aşinalık
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri
- NLP mühendisleri
21 Saatler
