Modelos de Secuencia a Secuencia (Seq2Seq) | Clase 9 | Curso de Deep Learning Edición 2022

Lección 17 de 3549%

Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.

Sobre esta lección

¡Bienvenidos a la Edición 2022 del curso de Deep Learning de Datitos! El notebook de esta clase se puede encontrar en este link: https://colab.research.google.com/github/institutohumai/cursos-python/blob/master/NLP/4_Seq2Seq/Seq2Seq.ipynb El resto de las clases del curso se pueden encontrar en esta playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLcfxtMhW8iFNMTFKrYMYYzVTNzu-xG-Ys 0:00 Introducción 2:33 Definición de Seq2Seq 4:33 Arquitectura Encoder-Decoder 11:49 Definición de Traducción Automática 13:54 Encoder con RNN 31:58 Decoder con RNN 43:38 Teacher Forcing 52:40 Función de Pérdida 55:15 Preprocesamiento de los Datos 1:04:21 Entrenamiento 1:12:28 Reflexión Final

Sobre este curso

Lección 17 de 35Nivel: principianteDuración total: 31h 15m

Lo que aprenderás en este curso:

  • Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
  • Implementar algoritmos de clasificación y regresión
  • Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
  • Evaluar y optimizar modelos de machine learning