Plan Szkolenia

Wprowadzenie

  • Spark NLP vs NLTK vs spaCy
  • Przegląd funkcji i architektury Spark NLP

Pierwsze kroki

  • Wymagania dotyczące konfiguracji
  • Instalacja Spark NLP
  • Pojęcia ogólne

Używanie wstępnie wytrenowanych potoków

  • Importowanie wymaganych modułów
  • Domyślne anotatory
  • Ładowanie modelu potoku
  • Przekształcanie tekstów

Tworzenie potoków NLP

  • Zrozumienie interfejsu API potoku
  • Wdrażanie modeli NER
  • Wybór osadzeń
  • Używanie osadzeń słów, zdań i uniwersalnych

Klasyfikacja i wnioskowanie

  • Przypadki użycia klasyfikacji dokumentów
  • Modele analizy nastrojów
  • Trenowanie klasyfikatora dokumentów
  • Korzystanie z innych struktur uczenia maszynowego
  • Zarządzanie modelami NLP
  • Optymalizacja modeli pod kątem wnioskowania o małych opóźnieniach

Rozwiązywanie problemów

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Znajomość Apache Spark
  • Python doświadczenie w programowaniu

Uczestnicy

  • Naukowcy zajmujący się danymi
  • Programiści
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie