Introdução ao Processamento de Linguagem Natural com o PyTorch
Neste módulo, exploraremos diferentes arquiteturas de rede neural para lidar com textos de linguagem natural. Nos últimos anos, o NLP (Processamento de Linguagem Natural) tem experimentado um rápido crescimento principalmente devido ao desempenho da capacidade dos modelos de linguagem de "entender" a linguagem humana com precisão mais rapidamente ao usar o treinamento não supervisionado em grandes corporações de texto. Aprenderemos sobre diferentes técnicas de NLP, como o uso de BoW (pacote de palavras), inserções de palavras e redes neurais recorrentes para classificar texto de manchetes de notícias para uma das quatro categorias (World, Sports, Business e Sci-Tech).
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, você vai:
- Entenda como o texto é processado para tarefas de processamento de linguagem natural
- Introdução ao uso de RNNs (redes neurais recorrentes) e GNNs (redes neurais generativas)
- Saiba como criar modelos de classificação de texto
Pré-requisitos
- Conhecimento básico em Python
- Conhecimento básico sobre como usar Jupyter Notebooks
- Noções básicas sobre machine learning