Fine Tune BERT for Text Classification with TensorFlow

via Coursera

Resumen

Embárquese en un viaje para dominar la clasificación de textos con los Transformadores Bidireccionales para la Comprensión del Lenguaje (BERT) aprovechando las poderosas capacidades de TensorFlow. Sumérgete en este proyecto guiado integral de 2.5 horas, diseñado para equiparte con las habilidades para preprocesar y tokenizar datos específicamente para la clasificación BERT. Gana experiencia práctica en la construcción de pipelines de entrada TensorFlow utilizando la API tf.data, y avanza en tu experiencia entrenando y evaluando un modelo BERT finamente ajustado para fines de clasificación de texto con TensorFlow 2 y TensorFlow Hub.

Antes de embarcarte en esta aventura de aprendizaje, asegúrate de poseer un nivel competente de competencia en el lenguaje de programación Python, una sólida comprensión de los principios de aprendizaje profundo dentro del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), y experiencia previa en entrenamiento de modelos usando TensorFlow o su API de Keras. Este curso está optimizado para aprendices ubicados en la región de América del Norte, con esfuerzos en marcha para extender esta enriquecedora experiencia de aprendizaje a otras regiones pronto.

Ofrecido a través de Coursera, este proyecto cae bajo varias categorías educativas clave, incluyendo Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de TensorFlow, Cursos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y Cursos de BERT, lo que lo hace una combinación perfecta para entusiastas ansiosos por adentrarse en el reino de las técnicas avanzadas de PLN.