TensorFlow™ è una biblioteca software open source per la calcolo numerico utilizzando grafici di flusso di dati.
SyntaxNet è un framework di elaborazione del linguaggio naturale per TensorFlow.
Word2Vec viene utilizzato per l'apprendimento delle rappresentazioni vectoriali delle parole, chiamate "word embeddings". Word2vec è un modello predittivo particolarmente computazionale-efficiente per l'apprendimento delle inserzioni di parole dal testo crudo. Viene in due sapori, il modello Continuous Bag-of-Words (CBOW) e il modello Skip-Gram (Capitolo 3.1 e 3.2 in Mikolov et al.)
Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word2Vec consentono agli utenti di generare modelli di insegnamento imparato dall'ingresso della lingua naturale.
Il pubblico
Questo corso è mirato agli sviluppatori e agli ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word2Vec nei loro TensorFlow grafici.
Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno:
- Comprendere TensorFlow’s struttura e meccanismi di implementazione
- essere in grado di svolgere attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione
- essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, monitorare
- essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, termini di inserimento, grafici di costruzione e logging
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