Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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
14 ore
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
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Curs - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Curs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.
