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コース概要
導入
- Spark NLP vs NLTK vs spaCy
- Spark NLP の機能とアーキテクチャの概要
はじめる
- セットアップ要件
- インストールSpark NLP
- 一般的な概念
事前トレーニングされたパイプラインの使用
- 必要なモジュールのインポート
- デフォルトのアノテーター
- パイプラインモデルのロード
- テキストの変換
NLP パイプラインの構築
- パイプライン API を理解する
- NER モデルの実装
- 埋め込みの選択
- 単語、文、ユニバーサル埋め込みの使用
分類と推論
- 文書分類の使用例
- 感情分析モデル
- ドキュメント分類子のトレーニング
- 他の機械学習フレームワークの使用
- NLP モデルの管理
- 低遅延推論のためのモデルの最適化
トラブルシューティング
概要と次のステップ
要求
- Apache Sparkに精通していること 。
- Pythonプログラミング経験
観客
- データサイエンティスト 開発者
14 時間
お客様の声 (2)
演習と質疑応答のやりとり
Antoine - Physiobotic
コース - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Machine Translated
トレーナーのユーモア、サポート、スキル。
Oumayma - Physiobotic
コース - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Machine Translated