Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy 교육 과정

Course Code

spacy

Duration

14 hours (usually 2 days including breaks)

Requirements

  • Python programming experience.
  • A basic understanding of statistics
  • Experience with the command line

Audience

  • Developers
  • Data scientists

Overview

이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 패턴을 찾고 통찰력을 얻기 위해 매우 많은 양의 텍스트를 처리하기 위해 spaCy를 사용하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

  • spaCy를 설치하고 구성하십시오.
  • Natural Language Processing (NLP) 대한 spaCy의 접근 방식을 이해합니다.
  • 패턴을 추출하고 대규모 데이터 소스에서 비즈니스 통찰력을 얻으십시오.
  • 기존 웹 및 레거시 응용 프로그램과 spaCy 라이브러리를 통합하십시오.
  • 인간의 행동을 예측하기 위해 생산 환경에서 살도록 spaCy를 배치하십시오.
  • Deep Learning 위해 텍스트를 사전 처리하려면 spaCy를 사용하십시오.

코스 형식

  • 대화 형 강의 및 토론.
  • 많은 연습과 연습.
  • 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

  • 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
  • spaCy에 대해 자세히 알아 보려면 https://spacy.io/를 방문하십시오.

Machine Translated

Course Outline

Introduction

  • Defining "Industrial-Strength Natural Language Processing"

Installing spaCy

spaCy Components

  • Part-of-speech tagger
  • Named entity recognizer
  • Dependency parser

Overview of spaCy Features and Syntax

Understanding spaCy Modeling

  • Statistical modeling and prediction

Using the SpaCy Command Line Interface (CLI)

  • Basic commands

Creating a Simple Application to Predict Behavior 

Training a New Statistical Model

  • Data (for training)
  • Labels (tags, named entities, etc.)

Loading the Model

  • Shuffling and looping 

Saving the Model

Providing Feedback to the Model

  • Error gradient

Updating the Model

  • Updating the entity recognizer
  • Extracting tokens with rule-based matcher

Developing a Generalized Theory for Expected Outcomes

Case Study

  • Distinguishing Product Names from Company Names

Refining the Training Data

  • Selecting representative data
  • Setting the dropout rate

Other Training Styles

  • Passing raw texts
  • Passing dictionaries of annotations

Using spaCy to Pre-process Text for Deep Learning

Integrating spaCy with Legacy Applications

Testing and Debugging the spaCy Model

  • The importance of iteration

Deploying the Model to Production

Monitoring and Adjusting the Model

Troubleshooting

Summary and Conclusion

회원 평가

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