План на курса
Въведение
- Определяне на „Индустриална сила Обработка на естествен език“
Инсталиране на spaCy
Компоненти spaCy
- Части-речева тагър
- Разпознавач на именувани обекти
- Парсер за зависимости
Преглед на функциите и синтаксиса на spaCy
Разбиране на spaCy моделирането
- Статистическо моделиране и прогнозиране
Използване на интерфейса на командния ред на SpaCy (CLI)
- Основни команди
Създаване на просто приложение за прогнозиране на поведение
Обучение на нов статистически модел
- Данни (за обучение)
- Етикети (тагове, именувани обекти и др.)
Зареждане на модела
- Разбъркване и цикли
Запазване на модела
Осигуряване на обратна връзка към модела
- Градиент на грешката
Актуализиране на модела
- Актуализиране на разпознавача на обекти
- Извличане на токени с matcher, базиран на правила
Разработване на обобщена теория за очакваните резултати
Казус
- Разграничаване на имена на продукти от имена на компании
Прецизиране на данните за обучение
- Избор на представителни данни
- Задаване на dropout rate
Други стилове на обучение
- Предаване на сурови текстове
- Предаване на речници с анотации
Използване на spaCy за предварителна обработка на текст за Deep Learning
Интегриране на spaCy с наследени приложения
Тестване и отстраняване на грешки в модела spaCy
- Важността на итерацията
Внедряване на модела в производство
Мониторинг и настройка на модела
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Python опит в програмирането.
- Основни познания по статистика
- Опит с командния ред
Публика
- Разработчици
- Специалисти по данни
Oтзиви от потребители (5)
Фактът, че имаме повече практически упражнения, използващи повече подобни данни на тези, които използваме в нашите проекти (сателитни изображения в растерен формат)
Matthieu - CS Group
Курс - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Машинен превод
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.
Курс - 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
Курс - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Курс - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.