Struttura del corso
Introduzione
- Definizione di "Elaborazione del Linguaggio Naturale Industriale"
Installazione di spaCy
Componenti di spaCy
- Tagger delle parti del discorso
- Riconoscitore di entità nominate
- Analizzatore delle dipendenze
Panoramica sulle Funzionalità e la Sintassi di spaCy
Comprensione della Modellazione in spaCy
- Modellazione statistica e previsione
Utilizzo dell'Interfaccia a Riga di Comando (CLI) di spaCy
- Comandi di base
Creazione di un'applicazione semplice per prevedere il comportamento
Allenamento di un nuovo modello statistico
- Dati (per l'addestramento)
- Etichette (tags, entità nominate, ecc.)
Caricamento del Modello
- Mescolamento e loop
Salvataggio del Modello
Fornitura di Feedback al Modello
- Gradiente degli errori
Aggiornamento del Modello
- Aggiornamento del riconoscitore delle entità
- Estrazione dei token con il matcher basato su regole
Sviluppo di una Teoria Generalizzata per i Risultati Attesi
Caso Studio
- Distinguire i Nomi dei Prodotti dai Nomi delle Aziende
Raffinamento dei Dati di Addestramento
- Selezione di dati rappresentativi
- Impostazione del tasso di dropout
Altri Stili di Addestramento
- Passeggio di testi grezzi
- Passeggio di dizionari di annotazioni
Utilizzo di spaCy per Preprocessare il Testo per l'Apprendimento Profondo
Integrazione di spaCy con Applicazioni Legacy
Test e Debug del Modello spaCy
- L'importanza dell'iterazione
Distribuzione del Modello in Produzione
Monitoraggio e Regolazione del Modello
Risoluzione dei Problemi
Riassunto e Conclusione
Requisiti
- Esperienza di programmazione in Python.
- Conoscenze di base della statistica.
- Esperienza con la riga di comando.
Pubblico di Riferimento
- Sviluppatori
- Data scientists
Recensioni (3)
Il fatto di avere più esercizi pratici utilizzando dati più simili a quelli che utilizziamo nei nostri progetti (immagini satellitari in formato raster)
Matthieu - CS Group
Corso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traduzione automatica
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.
Corso - Developing APIs with Python and FastAPI
Trainer develops training based on participant's pace