課程簡介
介紹
- 定義「工業級自然語言處理」
安裝 spaCy
spaCy 元件
- 詞性標註器
- 命名實體識別器
- 依存句法分析器
spaCy 功能和語法概述
瞭解 spaCy 建模
- 統計建模與預測
使用 SpaCy 命令列介面 (CLI)
- 基本指令
創建一個簡單的應用程式來預測行為
訓練新的統計模型
- 數據(用於訓練)
- 標籤(標記、命名實體等)
載入模型
- 隨機排列與循環
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詞元
為預期結果發展廣義理論
個案研究
- 區分產品名稱與公司名稱
優化訓練數據
- 選擇代表性數據
- 設置丟棄率
其他訓練方式
- 傳遞原始文本
- 傳遞註釋字典
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
- 迭代的重要性
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 編程經驗。
- 對統計學有基本了解
- 具有命令行操作經驗
觀眾
- 開發者
- 數據科學家
客戶評論 (5)
使用與我們在專案中使用的數據(光柵格式的衛星圖像)更相似的數據進行更多實踐練習的事實
Matthieu - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
機器翻譯
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.
Course - 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
Course - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Course - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.