Programa del Curso

Introducción

  • Spark NLP vs NLTK vs spaCy
  • Descripción general de Spark NLP características y arquitectura

Empezar

  • Requisitos de configuración
  • Instalación Spark NLP
  • Conceptos generales

Uso de canalizaciones previamente entrenadas

  • Importación de los módulos necesarios
  • Anotadores predeterminados
  • Carga de un modelo de canalización
  • Transformación de textos

Creación de canalizaciones de NLP

  • Descripción de la API de canalización
  • Implementación de modelos NER
  • Elección de incrustaciones
  • Uso de incrustaciones de palabras, oraciones y universales

Clasificación e inferencia

  • Casos de uso de clasificación de documentos
  • Modelos de análisis de sentimiento
  • Entrenamiento de un clasificador de documentos
  • Uso de otros marcos de aprendizaje automático
  • Gestión de modelos de PLN
  • Optimización de modelos para inferencias de baja latencia

Solución de problemas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Familiaridad con Apache Spark
  • Python Experiencia en programación

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores
  14 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (2)

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