이 과정은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.
Encoder-Decoder Architecture - 한국어
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niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
1 heure à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소를 이해합니다
인코더-디코더 아키텍처를 사용해 모델을 학습시키고 모델로 텍스트를 생성하는 방법을 알아봅니다
Keras로 자체 인코더-디코더 모델을 작성하는 방법을 알아봅니다
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Keras (Neural Network Library)
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Generative Model Architectures
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1 devoir
Enseigné en Coréen
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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이 모듈은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.
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