TensorFlow を使用した自然言語処理の概要
初級
データ サイエンティスト
開発者
Student
Azure Machine Learning
このモジュールでは、自然言語テキストを処理するためのさまざまなニューラル ネットワーク アーキテクチャについて説明します。 自然言語処理 (NLP) は、主に言語モデルのパフォーマンスがテキストを "理解" する全体的な能力に依存し、大きなテキスト コーパスで教師なし手法を使用してトレーニングできるため、急速な成長と進歩を遂げてきました。 さらに、事前トレーニング済みのテキスト モデルにより、多くの NLP タスクが簡略化され、パフォーマンスが大幅に向上しました。 この学習モジュールでは、これらの手法と NLP の基本について詳しく説明します。
学習の目的
このモジュールでは、次のことを行います。
- 自然言語処理タスクのテキスト処理方法を理解する
- リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) と生成ネットワークの概要
- テキスト分類モデルを構築する方法を学習する
- リカレント ネットワークを使用してテキストを生成する方法について説明します
前提条件
- Python の基本的な知識
- 機械学習についての基本的な理解
- TensorFlow 2.16 以降