Hugging Face Transformers Eğitimi

Eğitimin amacı, katılımcıların Hugging Face Transformers kütüphanesini kullanarak doğal dil işleme (NLP) ve diğer yapay zeka uygulamaları geliştirme becerilerini kazanmalarını sağlamaktır.

Hugging Face Transformers Eğitim İçeriği

Eğitim Süresi: 5 Gün

1. Giriş

  • Transformers Nedir?
  • Hugging Face Kütüphanesine Genel Bakış
  • Kullanım Alanları ve Örnekler

2. Kurulum

  • Gerekli Yazılımlar ve Araçlar
  • Hugging Face Transformers Kütüphanesinin Kurulumu

3. Veri Hazırlığı

  • Veri Setlerinin Seçimi ve Yüklenmesi
  • Veri Temizleme ve Ön İşleme Adımları

4. Model Seçimi

  • Önceden Eğitilmiş Modeller
  • Model Mimarileri (BERT, GPT-3, T5 vb.)
  • Doğru Modeli Seçme Kriterleri

5. Model Eğitimi

  • Fine-tuning Süreci
  • Eğitim Parametrelerinin Ayarlanması
  • Eğitim Verisi ile Modeli Eğitme

6. Değerlendirme ve Optimizasyon

  • Model Performansını Değerlendirme Metodları
  • Hiperparametre Optimizasyonu
  • Overfitting ve Underfitting ile Mücadele

7. Model Kullanımı

  • Model Çıktılarının Analizi
  • Modelin Ürettiği Sonuçların Yorumlanması

8. Model Dağıtımı

  • Hugging Face Hub Kullanımı
  • API ve Web Tabanlı Dağıtım
  • Üretim Ortamına Entegrasyon

9. Hugging Face Araçları ve Kaynaklar

  • Tokenizers
  • Datasets
  • Pipeline Kullanımı

10. Proje Örnekleri ve Uygulamalar

  • Doğal Dil İşleme (NLP) Uygulamaları
  • Metin Sınıflandırma
  • Dil Çevirisi ve Özetleme

11. İleri Düzey Konular

  • Transfer Learning
  • Multi-task Learning
  • Veri Genişletme Teknikleri

12. En İyi Uygulamalar ve İpuçları

  • Eğitim Sürecinde Verimlilik Artırma
  • Modelin Performansını İyileştirme
  • Büyük Modeller ile Çalışma İpuçları

13. Sık Karşılaşılan Sorunlar ve Çözümleri

  • Yaygın Hatalar ve Hata Ayıklama Yöntemleri
  • Model Performans Sorunları
  • Bellek Yönetimi