Çok Sınıflı Metin Sınıflandırma: Bölüm 5 Keras Embedding Katmanı ile Model Geliştirmek скачать в хорошем качестве

Çok Sınıflı Metin Sınıflandırma: Bölüm 5 Keras Embedding Katmanı ile Model Geliştirmek

Access all tutorials at https://www.muratkarakaya.net Tüm içerikler için https://www.muratkarakaya.net Text Classification playlist in English:    • Text Preprocessing & Text Classification   Metin Sınıflandırma içerikleri Türkçe:    • Metin İşleme ve Metin Sınıflandırma   Code on Github pages: https://kmkarakaya.github.io/Deep-Lea... Code on Github Repo: https://github.com/kmkarakaya/Deep-Le... Code on Google Colab: https://colab.research.google.com/dri... ------------ Related Tutorial Playlists in English: Classification with Keras Tensorflow:    • Classification with Keras / Tensorflow   Word Embedding in Keras:    • Word Embedding in Keras   Applied Machine Learning with Python:    • Applied Machine Learning with Python   How to evaluate a TensorFlow Keras model by using correct performance metrics?    • How to evaluate a TensorFlow Keras model b...   All Tutorials in English: https://www.youtube.com/c/MuratKaraka... ------------- Diğer İlgili Eğitimler (Türkçe): Word Embedding Hakkında Herşey:    • Word Embedding Hakkında Herşey   Keras ile Sınıflandırma:    • Keras ile Sınıflandırma   Modelinizin Başarımını Nasıl Doğru Metrikler ile Ölçersiniz?: https://www.youtube.com/playlist?list... Tüm Türkçe eğitimler: https://www.youtube.com/c/MuratKaraka... -------------- TURKISH (ENGLISH BELOW) Farklı Derin Öğrenme Modelleri ile Çok Sınıflı Metin Sınıflandırma: Bölüm 5 Keras Embedding Katmanı ile Model Geliştirmek Bu, metin sınıflandırmanın tüm aşamalarını kapsayan eğitim serisinin beşinci bölümüdür: Keşifsel Veri Analizi (EDA), Türkçe Metin Sınıflandırma, Metin ön işleme TF Veri Hattı, Keras TextVectorization ön işleme katmanı Çok sınıflı metin sınıflandırması, Derin Öğrenme modeli tasarımı ve uçtan uca model uygulaması, Performans değerlendirmesi ve metrikler, Sınıflandırma raporu oluşturuluyor, Hiper parametre ayarı vb. kullanarak çeşitli Derin Öğrenme modelleri tasarlayacağız. Keras Gömme katmanı, Evrişimsel (Conv1D) katman, Tekrarlayan (LSTM) katman, Transformer Encoder bloğu ve önceden eğitilmiş transformatör (BERT). Python / TensorFlow / Keras ortamında örnek uygulamalarla Çok Sınıflı Metin Sınıflandırma yöntemleri. Metin Sınıflandırması Nedir? Metin sınıflandırma, bir dizi önceden tanımlanmış kategoriyi (etiketler/sınıflar/konular) açık uçlu metne atayan bir makine öğrenimi tekniğidir. Sınıflandırma Türleri: Genel olarak 3 tip sınıflandırma vardır: ikili sınıflandırma, Çok sınıflı sınıflandırma, Çok etiketli sınıflandırma. Otomatik Metin Sınıflandırma Yaklaşımları Nelerdir? Otomatik metin sınıflandırmaya yönelik aşağıdakiler gibi birçok yaklaşım vardır: Kural tabanlı sistemler, Makine öğrenimi tabanlı sistemler, Derin öğrenme tabanlı sistemler, Hibrit sistemler ENGLISH: Multi-Topic (Multi-Class) Text Classification Part E: A Model with Keras Embedding Layer The Sample Dataset: In this tutorial, I will use a Multi-Class Classification Dataset for Turkish. It is a benchmark dataset for the Turkish text classification task. This is the Part E of the tutorial series that covers all the phases of text classification: Exploratory Data Analysis (EDA), Text preprocessing, TF Data Pipeline, Keras TextVectorization preprocessing layer, Multi-class (multi-topic) text classification, Deep Learning model design & end-to-end model implementation, Performance evaluation & metrics, Generating classification report, Hyper-parameter tuning, the Keras Embedding layer, Convolutional (Conv1D) layer, Recurrent (LSTM) layer, Transformer Encoder block, and pre-trained transformer (BERT). We will cover all the topics related to solving Multi-Class Text Classification problems with sample implementations in Python / TensorFlow / Keras environment. We will use a Kaggle Dataset in which there are 32 topics and more than 400K total reviews. What is Text Classification? Text classification is a machine learning technique that assigns a set of predefined categories (labels/classes/topics) to open-ended text. The categories depend on the selected dataset and can cover arbitrary subjects. Therefore, text classifiers can be used to organize, structure, and categorize any kind of text. Types of Classifications: In general, there are 3 types of classification Binary classification Multi-class classification