Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Transformers für angehende Datenwissenschaftler
Meistern Sie die Grundlagen von NLP und Transformer-Modellen, um Textdaten zu analysieren und geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.
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Grundlagen des NLP und Einführung in Transformer-Modelle
Unit 1: Einführung in NLP
Was ist NLP?
NLP-Anwendungen
Textdaten verstehen
Unit 2: Grundlagen der Transformer-Architektur
Von RNNs zu Transformers
Der Encoder-Decoder-Ansatz
Self-Attention: Der Kern
Multi-Head Attention
Transformer-Bausteine
Praktische Anwendung und Feinabstimmung von Transformer-Modellen
Unit 1: Einführung in Hugging Face Transformers
Hugging Face Überblick
Modelle laden & nutzen
Unit 2: Transformer für gängige NLP-Aufgaben
Textklassifikation
Named Entity Recognition
Textzusammenfassung
Unit 3: Feinabstimmung und Bewertung
Feinabstimmung verstehen
Feinabstimmung durchführen
Modellleistung bewerten