Schița de curs
Introducere
- Definirea „Procesării Limbajului Natural de Calitate Industrială”
Instalarea spaCy
Componente spaCy
- Etichetator de părți de vorbire
- Recunoaștor de entități numite
- Analizator de dependențe
Prezentare generală a caracteristicilor și sintaxei spaCy
Înțelegerea modelării spaCy
- Modelare statistică și predicție
Utilizarea interfeței de linie de comandă SpaCy (CLI)
- Comenzi de bază
Crearea unei aplicații simple pentru a prezice comportamentul
Formarea unui nou model statistic
- Date (pentru antrenament)
- Etichete (tag-uri, entități numite, etc.)
Încărcarea modelului
- Amestecarea și iterarea
Salvarea modelului
Furnizarea de feedback modelului
- Gradient de eroare
Actualizarea modelului
- Actualizarea recunoaștorului de entități
- Extragerea token-urilor cu potrivitor bazat pe reguli
Dezvoltarea unei teorii generalizate pentru rezultatele așteptate
Studiu de caz
- Distinguerea numelor de produse de numele companiilor
Rafinarea datelor de antrenament
- Selectarea datelor reprezentative
- Setarea ratei de abandon
Alte stiluri de antrenament
- Trecerea textelor brute
- Trecerea dicționarelor de adnotări
Utilizarea spaCy pentru a preprocesa textul pentru Deep Learning
Integrarea spaCy cu aplicațiile vechi
Testarea și depanarea modelului spaCy
- Importanța iterației
Implementarea modelului în producție
Monitorizarea și ajustarea modelului
Depanare
Rezumat și Concluzie
Cerințe
- Python experiență în programare.
- O înțelegere de bază a statisticii
- Experiență cu linia de comandă
Audiență
- Dezvoltatori
- Oameni de știință ai datelor
Mărturii (5)
Faptul de a avea mai multe exerciții practice folosind date mai asemănătoare cu cele pe care le folosim în proiectele noastre (imagini satelitare în format raster)
Matthieu - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Pregătirea și experțiza foarte bune a formatorului, comunicare perfectă în engleză. Cursul a fost practic (exerciții + împărtășire de exemple de cazuri de utilizare)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
Tradus de catre o masina
A fost un curs dificil deoarece am trebui să acoperim multă materie într-un interval de timp scurt. InstruCTORUL nostru cunoștea foarte bine subiectul și a prezentat conTINUTUL pentru a răspunde nevoilor noastre. Era o cantitate mare de informații de învățat, dar instruCTORUL nostru a fost util și încurajator. El a răspuns la toate întrebările noastre cu detalii bune și ne simt că am învățat mult. Exercițiile erau bine pregătite iar sarcinile au fost adaptate corespunzător nevoilor noastre. Mi s-a păsat acest curs.
Bozena Stansfield - New College Durham
Curs - Build REST APIs with Python and Flask
Tradus de catre o masina
Formatorul dezvoltă formarea în funcție de ritmul participanților
Farris Chua
Curs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Tradus de catre o masina
M-am bucurat în principal de tot.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Curs - Web Development with Django
Tradus de catre o masina