Codando um Corretor Neural: Arquitetura Seq2Seq com Atenção no PyTorch

Depois de processar 60 milhões de frases no primeiro vídeo, agora é hora de dar vida ao nosso projeto: vamos codar e treinar o cérebro do nosso Corretor Ortográfico Neural. 🧠✅

Neste segundo episódio, saímos da teoria e vamos para o PyTorch construir a arquitetura que vai transformar textos "quebrados" em português correto.

O desafio de um corretor não é apenas consertar letras erradas, é entender o contexto. Por isso, mostro por que uma LSTM simples falhou em corrigir frases longas e como a implementação do Mecanismo de Atenção (Bahdanau Attention) foi a chave para o modelo parar de "chutar" e começar a corrigir concordância de verdade.

O que você vai ver no código de hoje: 🛠️ A Arquitetura do Corretor: Criando o Encoder-Decoder Seq2Seq do zero. ✨ Contexto é Tudo: Implementando a Atenção para corrigir erros distantes na frase. 📈 Treino Profissional: Como configurei o Training Loop com TensorBoard, Gradient Clipping e Shedulers para garantir que o corretor aprenda de verdade (e não exploda os gradientes).

Este é o passo decisivo onde transformamos dados em inteligência. No próximo e último vídeo, vamos colocar isso em produção com técnicas avançadas de inferência!

👇 Links do Projeto:
🔗 Código do Modelo (GitHub): https://github.com/luischary/deeplear...
🔗 Episódio 1 (Preparação dos Dados):    • Destruir para Construir: Como criei o Data...  

Timestamps:
00:00:00 - intro
00:01:09 - Lembrando do seq2seq
00:01:32 - Implementando encoder-decoder
00:05:08 - A classe Corretor
00:12:30 - Validando o código do modelo
00:14:57 - Loop de treinamento
00:20:30 - Script de inferência
00:25:41 - Primeiras inferências
00:28:55 - Apelando pra ver se funciona
00:31:51 - Atenção
00:40:07 - Implementando a atenção
00:49:11 - O novo corretor
00:53:47 - Problemas no treinamento
00:55:27 - Adicionando normalização no modelo
00:57:19 - Novo loop de treinamento
00:59:01 - Learning Rate Scheduler
01:09:00 - Melhorias no log
01:17:19 - Melhorias na validação

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