Plan du cours

Introduction

  • Spark NLP vs NLTK vs spaCy
  • Aperçu des caractéristiques et de l'architecture de Spark NLP

Pour commencer

  • Conditions d'installation
  • Installation Spark NLP
  • Concepts généraux

Utilisation de pipelines pré-entraînés

  • Importation des modules requis
  • Annotateurs par défaut
  • Chargement d'un modèle de pipeline
  • Transformer des textes

Construire des pipelines NLP

  • Comprendre l'API du pipeline
  • Implémentation des modèles NER
  • Choix des ancrages
  • Utiliser des encastrements de mots, de phrases et universels

Classification et inférence

  • Cas d'utilisation de la classification des documents
  • Modèles d'analyse de sentiments
  • Entraînement d'un classificateur de documents
  • Utiliser d'autres cadres d'apprentissage automatique
  • Gestion des modèles NLP
  • Optimisation des modèles pour une inférence à faible latence

Dépannage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Familiarité avec Apache Spark
  • Python expérience en programmation

Audience

  • Data scientists
  • Développeurs
  14 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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