Машинный перевод seq2seq: и как обучить модель понимать языки // «NLP / Natural Language Processing»

На данном открытом уроке мы: - Познакомимся с архитектурой seq2seq и ее применением в задачах машинного перевода - Разберем архитектуру энкодер-декодер, её основные компоненты и как она используется для перевода текста. - Изучим концепцию attention mechanism и его влияние на повышение качества машинного перевода. Данный вебинар будет особенно интересен: - Дата-сайентистам и аналитикам данных, которые хотят углубиться в задачи обработки естественного языка. - Специалистам по машинному обучению, заинтересованным в работе с текстовыми данными и моделями перевода. - Всем, кто изучает современные технологии искусственного интеллекта и их применение в реальных задачах. В результате вебинара слушатели: - Узнают, как работает архитектура seq2seq и как она решает задачи машинного перевода. - Поймут, как attention mechanism улучшает качество перевода и как его можно применить в своих проектах. «NLP / Natural Language Processing» - https://otus.pw/Ztw7/ Преподаватель: Дмитрий Гайнуллин - Machine Learning Engineer в AIC Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/Sckp/ Следите за новостями проекта: - Telegram: https://t.me/Otusjava - ВКонтакте: https://otus.pw/850t - LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/ - Хабр: https://otus.pw/S0nM/