Kursplan

Introduksjon

    Definere "Naturlig språkbehandling med industriell styrke"

Installerer spaCy

spaCy komponenter

    Del-av-tale-tagger Navngitt enhetsgjenkjenner Avhengighetsparser

Oversikt over spaCy-funksjoner og syntaks

Forstå spaCy Modeling

    Statistisk modellering og prediksjon

Bruke SpaCy Command Line Interface (CLI)

    Grunnleggende kommandoer

Opprette en enkel applikasjon for å forutsi atferd

Opplæring av en ny statistisk modell

    Data (for opplæring) Etiketter (tagger, navngitte enheter osv.)

Laster modellen

    Blanding og looping

Lagre modellen

Gi tilbakemelding til modellen

    Feil gradient

Oppdatering av modellen

    Oppdatering av enhetsgjenkjenneren Trekker ut tokens med regelbasert matcher

Utvikle en generalisert teori for forventede resultater

Kasusstudie

    Skille produktnavn fra firmanavn

Avgrense treningsdataene

    Velge representative data Innstilling av frafallsprosent

Andre treningsstiler

    Bestå råtekster Bestå ordbøker med merknader

Bruke spaCy til å forhåndsbehandle tekst for Deep Learning

Integrering av spaCy med eldre applikasjoner

Testing og feilsøking av spaCy-modellen

    Viktigheten av iterasjon

Utrulling av modellen til produksjon

Overvåking og justering av modellen

Feilsøking

Oppsummering og konklusjon

Krav

  • Python programmeringserfaring.
  • En grunnleggende forståelse av statistikk
  • Erfaring med kommandolinjen

Publikum

  • Utviklere
  • Dataforskere
  14 timer

Antall deltakere


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

Price per participant

Testimonials (4)

Relaterte kurs

Related Categories