![[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324238/cover/7e380aa0-48ba-4ee7-a6b2-8da7900568d6/324238-eng.png?w=420)
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
권 철민
이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.
초급
Python, 머신러닝, 통계
Multi Head AttentionからOriginal Transformerモデル、BERT、Encoder-DecoderベースのMarianMT翻訳モデルまでコードで直接実装しながらTransformerについて隅々まで学ぶことになります。
直接実装しながら体得するTransformerのSelf、Causal、Cross Attentionメカニズム
Positional Encoding、Feed Forward、Encoder、Decoder等を直接実装しながら学ぶOriginal Transformerモデルアーキテクチャ
トークン化、埋め込みのNLP基盤とRNNモデルなどTransformerのための事前基盤知識
BERTモデルを直接実装し、実装されたBERTで文章分類学習を適用
直接実装するEncoder-Decoder翻訳モデルであるMarianMTモデル
Hugging Face Dataset、Tokenizer、そしてDataCollatorの理解と活用
Encoder-Decoder MarianMT モデルの学習およびGreedyとBeam Search Inference
学習対象は
誰でしょう?
トークン化からRNN、Transformerをコードで直接実装しながら基礎をしっかり固めたいディープラーニングNLP入門者
単純にTransformerライブラリを使うのではなく、内部メカニズムを直接実装してみながらTransformer構造を深く理解したい方
理論と実践のバランスの取れた方式でTransformerの核心メカニズムをより簡単に理解したい方
AIサービス開発時にAttentionやTransformerの基礎能力を確実に培うことを望む開発者
Transformerの基礎からテキスト分類、翻訳モデルまで完成度の高いEnd-to-End実戦プロジェクト経験を求める方
前提知識、
必要でしょうか?
ディープラーニングCNN完璧ガイド - Pytorch版
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受講生
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受講レビュー
3,983
回答
4.9
講座評価
14
講座
(전) 엔코아 컨설팅
(전) 한국 오라클
AI 프리랜서 컨설턴트
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자
全体
124件 ∙ (24時間 21分)
講座資料(こうぎしりょう):
8. セクション概要
01:58
19. RNNの理解 - 01
09:09
20. RNNの理解 - 02
16:29
21. RNNの理解及び問題点
14:23
25. セクション概要
02:16
27. Transformerモデル概要
14:29
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