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Curso de Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Parte 4

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Aprendizado Profundo para PNL - Parte 4

Parte 4: Referências e Modelos Cross-linguais

Este curso faz parte da série "Aprendizado Profundo Avançado para PNL". Neste curso, exploraremos o fascinante mundo das referências e modelos cross-linguais. Esses conceitos servem como base para o processamento multilíngue e cross-lingual usando modelos de aprendizado profundo de última geração para compreensão e geração de linguagem natural em diferentes idiomas. Frequentemente, recebemos consultas de várias equipes de produtos que buscam expandir sua presença nos mercados globais de maneira econômica. Eles frequentemente fazem perguntas como: "Meu produto está disponível apenas em en-US. Como posso escalá-lo rapidamente para mercados internacionais?" ou "Desenvolvi um novo recurso. Como posso lançá-lo simultaneamente em vários mercados?" Este curso foi projetado para atender a essas necessidades e fornecer soluções práticas. O curso está dividido em duas seções principais. Em ambas as seções, exploraremos modelos e referências cross-linguais. Na primeira seção, exploraremos conjuntos de dados de referência cross-linguais, como XNLI e XGLUE. Além disso, discutiremos modelos cross-linguais iniciais, como mBERT, XLM, Unicoder, XLM-R e BERT com adaptadores. A maioria desses modelos é baseada em codificadores, e também abordaremos técnicas fundamentais para modelagem cross-lingual, incluindo translate-train, translate-test, multi-lingual translate-train-all e transferência cross-lingual zero-shot. Passando para a segunda seção, focaremos em conjuntos de dados de referência cross-linguais como XTREME e XTREME-R. Também exploraremos modelos cross-linguais como XNLG, mBART, InfoXLM, FILTER e mT5. Alguns desses modelos são apenas codificadores, como InfoXLM ou FILTER, enquanto outros podem ser usados para modelagem cross-lingual codificador-decodificador, como XNLG, mBART e mT5. Para cada modelo, discutiremos perdas de pré-treinamento específicas, estratégias de pré-treinamento, arquitetura e os resultados obtidos tanto para pré-treinamento quanto para tarefas downstream.

O que você aprenderá

- Técnicas avançadas de Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Introdução ao treinamento cross-lingual - Referências cross-linguais: XLNI, XGLUE, XTREME, XTREME-R - Modelos cross-linguais: mBERT, XLM, Unicoder, XLM-R, BERT com adaptadores, XNLG, mBART, InfoXLM, FILTER, mT5 - Aplicações de Aprendizado Profundo para PNL

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