Моята група от Общото събрание вече завърши. Уау Уау! Като такъв имах много време да започна да се обучавам самостоятелно. Това беше много приятно, но ме накара да почувствам, че сега просто се уча да уча, вместо да градя. Така че, докато следя тези ресурси, обмислях идеи как да приложа концепциите към страничен проект в допълнение към извършването на свързаната курсова работа.

Като цяло бях по-любопитен в изграждането на НЛП умения след края на курса и намерих 2 страхотни ресурса за това. И двамата от Станфорд. Първата обхваща истинските основи на НЛП в един свят, „преди AI-хипертен“. AKA 2012. Запазено от архивиран курс на coursera — обхваща основите на проверките на правописа, минимално разстояние за редактиране, езиково моделиране, класификация на текста, анализ на настроението, извличане на обекти и други (прегледах само първите 6 глави досега). Ако искате да започнете с НЛП, гледането на тези изглежда като първото място, от което да започнете.

Вторият също се предлага от Станфорд и е текущият им курс, фокусиран върху съвременните NN методи в НЛП. Може да е малко по-математичен от предишния комплект видео, но е чудесно въведение към вграждането на думи, глобалните вектори, анализирането на зависимости и основите на невронните мрежи и свързаните с тях архитектури, използвани за НЛП. Ако искате да научите tensorflow и искате да се съсредоточите върху NLP, това е перфектна комбинация. В допълнение, учебната програма на курса е пълна с подходящи научни статии и учебни материали, обясняващи концепциите по-подробно.

Някои от идеите, които имах, които наистина са далеч отвъд нивото ми на умения в този момент:

  • Направете бот в Twitter, наречен „Кралят на завръщането“, който може да генерира подходящи завръщания за отхвърляния, публикувани в него. GAN в съгласие с seq2seq?
  • Използвайте модел RDF2vec, за да научите/генерирате гатанки. Моята наивна идея би била, че описаният обект ще показва подобни вграждания на възли или ръбове.
  • Trumpify text — това всъщност е направено от редица хора, но никой от тях не отговаря на идеята ми за резултат. Въпросът дали това е превод от тип seq2seq? Или word2vec може да бъде актуализиран в корпус на Тръмп, за да замени след това семантично подобни думи? И как изграждате показател за сходство на изречението, който липсва на другите модели?
  • Извличане на обект от емисия в Twitter в реално време. Просто от практиката.

Нито едно от тях не е полезно в реален смисъл, но това, което открих е, че имам нужда от проект и цели, които да постигна. В противен случай мога да прекарам цял ден в учене и старателно водене на бележки, само за да се почувствам непродуктивен.

В рамките на седмицата имам за цел да разбера какви стъпки включват тези проекти и да започна да ги отделям, докато продължавам горните курсове.