Descrição
Tutorial do Word2Vec: Construindo um Sistema de Recomendação Semântica com TensorFlow
Introdução
Neste abrangente tutorial do Word2Vec, você ganhará experiência prática no treinamento de um modelo Python do Word2Vec e na utilização dele para gerar recomendações de nomes semânticos com base em um ou dois nomes fornecidos. Ao longo deste tutorial, exploraremos as complexidades da construção de um modelo Python do word2vec usando o TensorFlow, focando nos aspectos mais significativos do processo.Compreendendo o Word2Vec
Word2vec é uma coleção de modelos interconectados que são empregados para gerar incorporações de palavras. Esses vetores de incorporação, criados usando o algoritmo Word2vec, oferecem diversas vantagens em relação a algoritmos anteriores, como a análise semântica latente. As incorporações de palavras são amplamente reconhecidas como uma das formas mais eficazes de representar o vocabulário de um documento. Elas possuem a capacidade de capturar o contexto de uma palavra dentro de um documento, similaridades semânticas e sintáticas, e relacionamentos com outras palavras. Essencialmente, as incorporações de palavras são representações vetoriais de palavras específicas.Visão Geral do Curso
Este curso adota uma abordagem prática para ensinar sobre incorporações de palavras, implementando-as na biblioteca Python, TensorFlow. O Word2Vec, uma técnica popular para aprender incorporações de palavras usando redes neurais rasas, será o foco principal. O Word2vec se destaca por sua eficiência computacional na previsão de incorporações de palavras a partir de texto bruto. Ao longo deste tutorial do Word2Vec, você obterá uma compreensão abrangente do conceito subjacente. Começaremos explicando a ideia por trás do Word2Vec, que envolve uma rede neural de três camadas (camada de entrada, camada oculta e camada de saída). O processo envolve alimentar a rede com uma palavra e treiná-la para prever a palavra vizinha. Ao remover a camada de saída e manter as camadas de entrada e oculta, obtemos a 'incorporação de palavras' da palavra de entrada a partir da saída fornecida na camada oculta. O curso o guiará por todas as etapas necessárias para construir e treinar um modelo Python do Word2vec. Isso inclui pré-processamento, tokenização, agrupamento, estruturação do modelo Python do Word2Vec e, é claro, treiná-lo usando o TensorFlow do Python. Por fim, você aprenderá como utilizar o modelo Python do Word2Vec treinado para gerar recomendações de nomes semânticos com base em um ou dois nomes fornecidos.O que você aprenderá
Ao se inscrever neste curso, você adquirirá as seguintes habilidades: - Construir e Treinar um Modelo Word2vec com Python TensorFlow - Desenvolver um Sistema de Recomendação Semântica para Gerar Recomendações de Nomes - Acesso ao Código-fonte (*.py) de Todas as Aulas - Legendas em Inglês para Todas as Aulas - Quadro de Perguntas e Respostas para Responder Prontamente às suas DúvidasEstimar frete
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