コース概要
導入
- 「業界最強の自然言語処理」の定義
spaCyのインストール
スペイシーコンポーネント
- 品詞タグ付け
- 固有表現認識機能
- 依存関係パーサー
spaCy の機能と構文の概要
spaCy モデリングを理解する
- 統計的モデリングと予測
SpaCy コマンド ライン インターフェイス (CLI) の使用
- 基本コマンド
動作を予測するための簡単なアプリケーションの作成
新しい統計モデルのトレーニング
- データ(トレーニング用)
- ラベル (タグ、名前付きエンティティなど)
モデルのロード
- シャッフルとループ
モデルの保存
モデルへのフィードバックの提供
- 誤差勾配
モデルの更新
- エンティティ認識機能の更新
- ルールベースのマッチャーによるトークンの抽出
期待される結果に対する一般化理論の開発
ケーススタディ
- 製品名と会社名の区別
トレーニングデータの改良
- 代表データの選定
- ドロップアウト率の設定
その他のトレーニングスタイル
- 生のテキストを渡す
- 注釈の辞書を渡す
spaCy を使用して Deep Learning のテキストを前処理する
spaCy とレガシー アプリケーションの統合
spaCy モデルのテストとデバッグ
- 反復の重要性
モデルを本番環境にデプロイする
モデルの監視と調整
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- Pythonプログラミング経験
- 統計の基本的な理解
- コマンドラインの経験
観客
- 開発者 データサイエンティスト
お客様の声 (5)
私たちの分野に完璧に適合した例/演習
Luc - CS Group
コース - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
トレーナーはどんな質問にも答えてくれた。
Caterina - Stamtech
コース - 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
コース - Build REST APIs with Python and Flask
トレーナーの実践的な知識と経験の移転。
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
コース - GUI Programming with Python and PyQt
Machine Translated
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.