TensorFlow™ är en öppen källkod programbibliotek för numerisk beräkning med hjälp av dataflödesgrafik.
SyntaxNet är ett neural-nätverk Natural Language Processing ram för TensorFlow.
Word2Vec används för att lära vektorrepresentationer av ord, kallas "word embeddings". Word2vec är en särskilt beräknings-effektiv prediktiv modell för att lära word embeddings från råtext. Det kommer i två smaker, den Kontinuösa Bag-of-Words modell (CBOW) och Skip-Gram modell (Kapitel 3.1 och 3.2 i Mikolov et al.)
Används i tandem, SyntaxNet och Word2Vec tillåter användare att generera Lärda Embedding modeller från Natural Language input.
Publiken
Kursen riktar sig till utvecklare och ingenjörer som avser att arbeta med SyntaxNet och Word2Vec-modeller i sina TensorFlow diagram.
Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:
- förstå TensorFlow’s struktur och implementeringsmekanismer
- kunna utföra installation / produktionsmiljö / arkitektoniska uppgifter och konfiguration
- kunna bedöma kodkvalitet, utföra debugging, övervakning
- kunna genomföra avancerad produktion som utbildningsmodeller, inbäddningsvillkor, byggdiagram och logging
LÄS MER...