It is estimated that unstructured data accounts for more than 90 percent of all data, much of it in the form of text. Blog posts, tweets, social media, and other digital publications continuously add to this growing body of data.
NobleProg onsite live Natural Language Process (NLP) training courses demonstrate through hands-on practice how to extract insights and meaning from this data. Utilizing different programming languages such as Python and R and Natural Language Processing (NLP) libraries, our trainings combine concepts and techniques from computer science, artificial intelligence, and computational linguistics to help participants understand the meaning behind text data. NLP trainings walk participants step-by-step through the process of evaluating and applying the right algorithms to analyze data and report on its significance.
NLP training is available in various formats, including onsite live training and live instructor-led training using an interactive, remote desktop setup. Local NLP training can be carried out live on customer premises or in NobleProg local training centers.
Testimonials
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나는 연습을 좋아했다.
Office for National Statistics
Course: Natural Language Processing with Python
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트레이너는 어렵고 진보 된 주제를 쉽게 설명했습니다.
Leszek K
Course: Artificial Intelligence Overview
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이것은 내가 찍은 연습 과정을 가진 최고의 손자 중 하나입니다
Laura Kahn
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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이것은 내가 13 년 경력으로 쌓은 최고의 온라인 교육 중 하나입니다. 앞으로도 힘써주세요
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.
ChatBots은 채팅 인터페이스를 통해 사람의 반응을 자동으로 시뮬레이트하는 컴퓨터 프로그램입니다 ChatBots는 사용자 상호 작용을위한 쉽고 빠른 옵션을 제공하여 조직의 운영 효율성을 최대화합니다 강사진이 진행되는이 교육에서는 참가자들이 파이썬으로 대화방을 만드는 법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 채팅 봇 구축의 기본 사항 이해하기 Python을 사용하여 다양한 대화방을 구축, 테스트, 배포 및 문제 해결 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
NLP를위한 딥 학습 (Deep Learning for NLP)을 통해 기계는 복잡한 언어 처리 과정을 간단하게 배울 수 있습니다 현재 가능한 작업 중에는 사진의 언어 번역 및 자막 생성이 있습니다 DL (Deep Learning)은 ML (기계 학습)의 하위 집합입니다 Python은 NLP 용 Deep Learning을위한 라이브러리를 포함하는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다 강사진의 실습을 통해 참가자는 그림 집합을 처리하고 자막을 생성하는 응용 프로그램을 만들 때 NLP (자연 언어 처리) 용 Python 라이브러리를 사용하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 파이썬 라이브러리를 사용하여 NLP 용 DL 디자인 및 코드 엄청나게 많은 그림 모음을 읽고 키워드를 생성하는 Python 코드를 만듭니다 발견 된 키워드에서 캡션을 생성하는 Python 코드를 작성하십시오 청중 언어학에 관심이있는 프로그래머 NLP (자연어 처리)에 대한 이해를 원하는 프로그래머 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
자연 언어 생성 (NLG)은 컴퓨터로 자연어 텍스트 또는 음성을 생성하는 것을 말합니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 자신의 NLG 시스템을 처음부터 구축하여 Python을 사용하여 고품질의 자연어 텍스트를 만드는 방법을 배웁니다 사례 연구도 검토하고 관련 개념을 콘텐츠 생성을위한 실습 프로젝트에 적용합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 저널리즘에서 부동산, 날씨 및 스포츠보고에 이르기까지 다양한 산업 분야의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 데 NLG를 사용하십시오 원본 컨텐츠를 선택하고 구성하고, 문장을 계획하고, 원본 컨텐츠의 자동 생성을위한 시스템을 준비하십시오 NLG 파이프 라인을 이해하고 각 단계에서 올바른 기술을 적용하십시오 자연 언어 생성 (NLG) 시스템의 아키텍처 이해 분석 및 주문을위한 가장 적합한 알고리즘 및 모델 구현 공개적으로 사용 가능한 데이터 소스 및 큐 레이션 된 데이터베이스에서 가져온 데이터를 생성 된 텍스트의 재료로 사용하십시오 수동적이고 힘겹게 쓰는 과정을 컴퓨터 생성, 자동화 된 컨텐츠 작성으로 대체하십시오 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
이 과정은 영어로 된 텍스트에서 의미를 추출하는 데 관심이있는 사람들을 위해 개발되었지만 지식은 다른 사람의 언어에도 적용될 수 있습니다 이 과정에서는 블로그 게시물, 트윗 등 인간이 작성한 텍스트를 사용하는 방법을 다룹니다 예를 들어 분석가는 광범위한 데이터 소스를 기반으로 결론에 자동으로 도달하는 알고리즘을 설정할 수 있습니다 .
구조화되지 않은 데이터는 텍스트의 형태로 모든 데이터의 90 % 이상을 차지하는 것으로 추정됩니다 블로그 게시물, 트윗, 소셜 미디어 및 기타 디지털 출판물은 지속적으로 늘어나는 데이터 본문에 추가됩니다 이 과정은이 데이터에서 통찰력과 의미를 추출하는 데 중점을 둡니다 R 언어 및 자연어 처리 (NLP) 라이브러리를 활용하여 컴퓨터 과학, 인공 지능 및 컴퓨터 언어학의 개념과 기술을 결합하여 텍스트 데이터의 의미를 알고리즘 적으로 이해합니다 데이터 샘플은 고객 요구 사항에 따라 다양한 언어로 제공됩니다 이 훈련이 끝날 때까지 참가자들은 서로 다른 출처의 데이터 세트 (크고 작은)를 준비한 다음 올바른 알고리즘을 적용하여 그 중요성을 분석하고보고 할 수 있습니다 청중 언어학 자와 프로그래머 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 무거운 핸드 슨 연습, 이해를위한 가끔 테스트 .
Apache OpenNLP 라이브러리는 자연 언어 텍스트 처리를위한 기계 학습 기반 툴킷입니다 언어 탐지, 토큰 화, 문장 분할, 부분 음성 인식, 명명 된 엔티티 추출, 청킹, 구문 분석 및 기준 해석과 같은 가장 일반적인 NLP 작업을 지원합니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 OpenNLP를 사용하여 텍스트 기반 데이터를 처리하기위한 모델을 만드는 방법을 배웁니다 샘플 훈련 데이터와 맞춤형 데이터 세트는 실험실 연습의 기초로 사용됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 OpenNLP 설치 및 구성 기존 모델 다운로드 및 자체 모델 생성 다양한 샘플 데이터 세트에 대한 모델 교육 기존 Java 애플리케이션과 OpenNLP 통합 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 올바른 기계 학습 및 NLP (자연 언어 처리) 기술을 사용하여 텍스트 기반 데이터에서 가치를 추출하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 높은 품질, 재사용 가능한 코드로 텍스트 기반의 데이터 과학 문제 해결 scikitlearn (분류, 클러스터링, 회귀, 차원 감소)의 여러 측면을 적용하여 문제 해결 텍스트 기반 데이터를 사용하여 효과적인 기계 학습 모델 구축 데이터 세트를 만들고 구조화되지 않은 텍스트에서 피쳐 추출 Matplotlib로 데이터 시각화 통찰력을 얻을 수있는 모델 구축 및 평가 텍스트 인코딩 오류 문제 해결 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
이 과정은 언어학 자나 프로그래머를 파이썬에서 NLP에 소개합니다 이 과정에서 우리는 주로 nltkorg (Natural Language Tool Kit)를 사용할 것이지만 NLP와 관련하여 유용한 다른 라이브러리도 사용할 것입니다 현재 우리는 Python 2x 또는 Python 3x에서이 과정을 수행 할 수 있습니다 예는 영어 또는 만다린 (普通话)입니다 예약 전에 동의하면 다른 언어도 사용할 수 있습니다 .
이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 개발자와 spacy를 사용 하 여 패턴을 찾고 통찰력을 얻기 위해 매우 많은 양의 텍스트를 처리 하고자 하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.
이 교육을
참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 설치 및 구성 합니다. - 는 자연어 처리 (NLP)에 대 한 & #39;의 접근 방식을 이해 합니다. - 는 패턴을 추출 하 고 대규모 데이터 원본에서 비즈니스 통찰력을 얻습니다. - 는 spacy 라이브러리를 기존 웹 및 레거시 애플리케이션과 통합 합니다. - 를 실제 프로덕션 환경에 배포 하 여 인간의 행동을 예측 합니다. - 를 사용 하 여 딥 러닝에 대 한 텍스트를 전처리 하는 방법 코스의
형식
- 대화식 강의 및 토론 운동과 연습을 많이 - . - 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오. - 에 대 한 자세한 내용을 보려면 다음 웹사이트를 방문 하십시오: https://spacy.io/
Python Machine Learning에서 텍스트 요약 기능은 입력 텍스트를 읽고 텍스트 요약을 생성 할 수 있습니다 이 기능은 명령 행이나 Python API / 라이브러리에서 사용할 수 있습니다 한 가지 흥미로운 적용은 행정 요약을 빠르게 작성하는 것입니다 이는 보고서 및 프레젠테이션을 생성하기 전에 많은 양의 텍스트 데이터를 검토해야하는 조직에 특히 유용합니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Python을 사용하여 입력 텍스트 요약을 자동 생성하는 간단한 응용 프로그램을 만드는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 텍스트를 요약하는 명령 행 도구를 사용하십시오 파이썬 라이브러리를 사용하여 텍스트 요약 코드를 디자인하고 작성하십시오 세 가지 파이썬 요약 라이브러리 평가 : sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
TensorFlow ™는 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다 SyntaxNet은 TensorFlow를위한 신경망 자연 언어 처리 프레임 워크입니다 Word2Vec는 "단어 삽입"이라고하는 단어의 벡터 표현을 학습하는 데 사용됩니다 Word2vec는 원시 텍스트에서 단어 삽입을 학습 할 때 특히 계산 효율이 좋은 예측 모델입니다 그것은 Continuous BagofWords 모델 (CBOW)과 SkipGram 모델 (Mikolov et al의 31 장과 32 장)의 두 가지 맛이 있습니다 SyntaxNet과 Word2Vec을 함께 사용하면 자연어 입력으로부터 Learned Embedding 모델을 생성 할 수 있습니다 청중 이 과정은 TensorFlow 그래프에서 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델을 사용하고자하는 개발자 및 엔지니어를 대상으로합니다 이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행합니다 TensorFlow의 구조와 배포 메커니즘 이해 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성을 수행 할 수 있어야합니다 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링 교육 모델, 용어 포함, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 생산을 구현할 수 있어야합니다 .
Deeplearning4j는 자바와 스칼라를 위해 작성된 오픈 소스, 배포 된 deeplearning 라이브러리이다 Hadoop 및 Spark와 통합 된 DL4J는 분산 GPU 및 CPU 환경에서 비즈니스 환경에서 사용하도록 설계되었습니다 Word2Vec은 Tomas Mikolov가 이끄는 Google 연구원 팀이 소개 한 단어의 벡터 표현을 계산하는 방법입니다 청중 이 과정은 Deeplearning4J를 활용하여 Word2Vec 모델을 구축하려는 연구자, 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다 .
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