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Programa del Curso
Introducción
- Definición de "Procesamiento de Lenguaje Natural de Alta Resistencia"
Instalación de spaCy
Componentes spaCy
- Etiquetador de partes del discurso
- Reconocedor de entidades nombradas
- Analizador de dependencias
Descripción general de las características y la sintaxis de spaCy
Descripción del modelado de spaCy
- Modelado estadístico y predicción
Uso de la interfaz de línea de comandos (CLI) de SpaCy
- Comandos básicos
Creación de una aplicación simple para predecir comportamiento
Entrenamiento de un nuevo modelo estadístico
- Datos (para entrenamiento)
- Etiquetas (marcas, entidades nombradas, etc.)
Carga del modelo
- Mezcla y bucle
Guardar el modelo
Proporcionar retroalimentación al modelo
- Gradiente de error
Actualización del modelo
- Actualización del reconocedor de entidades
- Extracción de tokens con un emparejador basado en reglas
Desarrollo de una teoría generalizada para los resultados esperados
Estudio de casos
- Distinción entre nombres de productos y nombres de empresas
Refinar los datos de entrenamiento
- Selección de datos representativos
- Configuración de la tasa de abandono
Otros estilos de entrenamiento
- Paso de textos crudos
- Paso de diccionarios de anotaciones
Uso de spaCy para preprocesar texto para Deep Learning
Integración de spaCy con aplicaciones heredadas
Probar y depurar el modelo spaCy
- La importancia de la iteración
Implementación del modelo en producción
Supervisión y ajuste del modelo
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Python experiencia en programación.
- Comprensión básica de estadísticas
- Experiencia con la línea de comandos
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
14 Horas
Testimonios (4)
El hecho de tener ejercicios más prácticos utilizando datos más similares a los que utilizamos en nuestros proyectos (imágenes de satélite en formato raster)
Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Curso - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
