課程簡介
介紹
- 定義「工業級自然語言處理”
安裝 spaCy
spaCy 元件
- 詞性標記器
- 命名實體識別器
- 依賴項解析器
spaCy 功能和語法概述
瞭解 spaCy 建模
- 統計建模和預測
使用 SpaCy 命令列介面 (CLI)
- 基本命令
建立簡單的應用程式來預測行為
訓練新的統計模型
- 資料(用於訓練)
- 標籤(標籤、命名實體等)
載入模型
- 隨機播放和循環播放
保存模型
向模型提供反饋
- 誤差梯度
更新模型
- 更新實體識別器
- 使用基於規則的匹配器提取令牌
為預期結果發展廣義理論
個案研究
- 區分產品名稱和公司名稱
優化訓練數據
- 選擇代表性數據
- 設置輟學率
其他訓練方式
- 傳遞原始文字
- 傳遞批註字典
使用 spaCy 預處理 Deep Learning 的文字
將 spaCy 與傳統應用程式整合
測試和調試 spaCy 模型
- 反覆運算的重要性
將模型部署到生產環境
監視和調整模型
故障排除
總結和結論
最低要求
- Python 程式設計經驗。
- 對統計學有基本的瞭解
- 使用命令行的經驗
觀眾
- 開發人員
- 數據科學家
客戶評論 (4)
培訓師非常樂意回答我所做的所有問題
Caterina - Stamtech
Course - Developing APIs with Python and FastAPI
機器翻譯
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
傳授培訓師的實踐知識和經驗。
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Course - GUI Programming with Python and PyQt
機器翻譯
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.