DigitClassificationAndMachineTranslation

Klasifikasi Digital dan Pemrosesan Bahasa Alami

Keterangan

Ini adalah aplikasi berbasis Python yang melakukan klasifikasi digit dan pemrosesan bahasa alami pada dataset MNIST dan dataset kalimat Inggris-Jerman menggunakan perpustakaan Scikit-Learn dan Tensorflow/Keras. Aplikasi ini juga melakukan analisis terhadap hasilnya.

Prasyarat

Saat menjalankan aplikasi ini, Scikit-Learn diperlukan untuk klasifikasi digit, Tensorflow dan Keras diperlukan untuk bagian pemrosesan bahasa alami.

Mengkompilasi kode

Mengkompilasi kode memerlukan Python dan sejumlah perpustakaan yang dapat ditemukan di dalam kode. Gunakan kode berikut di terminal:

 py DigitClassificationAndNLP.py

Set pelatihan, validasi, dan pengujian disertakan dalam file yang diunduh.

Properti program

3 model yang dilatih dalam klasifikasi digit adalah: K-Nearest Neighbour, Random Decision Forest, dan Convolutional Neural Network.

• Model KNN dilatih dengan nilai tetangga dari 1 hingga 10
• Random Decision Forest dilatih dengan nilai n_iterator 10, 100, dan 1000
• Jaringan saraf konvolusional melatih model lapisan konvolusional 1 standar dan implementasi LeNet-5.

Model pemrosesan bahasa alami menggunakan model LSTM yang disediakan oleh Keras. 3 implementasi berbeda memiliki jumlah tersembunyi yang bervariasi dari 256 hingga 1024.

Dibuat oleh Harrison Cattell, 2019