План на курса
Въведение
- Дефиниране на „индустриална обработка на естествен език“
Инсталиране на spaCy
Компоненти spaCy
- Тагер за част от речта Разпознавател на именуван обект Анализатор на 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 т.н.)
Зареждане на модела
- Разбъркване и зацикляне
Запазване на модела
Осигуряване на обратна връзка към модела
- Градиент на грешка
Актуализиране на модела
- Актуализиране на разпознавателя на обекти Извличане на токени с съвпадение, базирано на правила
Разработване на обобщена теория за очакваните резултати
Казус
- Разграничаване на имената на продуктите от имената на компаниите
Прецизиране на данните за обучение
- Избор на представителни данни Задаване на процента на отпадане
Други стилове на обучение
- Предаване на необработени текстове Предаване на речници на 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
- Значението на итерацията
Внедряване на модела в производство
Мониторинг и настройка на модела
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Python опит в програмирането.
- Основно разбиране на статистиката
- Опит с командния ред
Публика
- Разработчици
- Учени по данни
Oтзиви от потребители (5)
Примери/упражнения, перфектно адаптирани към нашата област
Luc - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
Обучителят беше много на разположение, за да отговори на всички въпроси, които задавах
Caterina - Stamtech
Course - Developing APIs with Python and FastAPI
Machine Translated
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
Course - Build REST APIs with Python and Flask
Трансфер на практически знания и опит на обучителя.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Course - GUI Programming with Python and PyQt
Machine Translated
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.