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Course Outline
소개
- “산업용 수준의 자연어 처리” 정의
spaCy 설치
스파이시 구성 요소
- 품사 태거
- 개체명 인식기
- 의존 구문 분석기
spaCy 기능 및 구문 개요
spaCy 모델링 이해
- 통계적 모델링 및 예측
SpaCy 명령줄 인터페이스(CLI) 사용
- 기본 명령어
행동 예측을 위한 간단한 애플리케이션 만들기
새로운 통계 모델 훈련
- 데이터 (훈련용)
- 레이블 (태그, 개체명 등)
모델 로드
- 셔플링 및 루핑
모델 저장
모델에 피드백 제공
- 오류 기울기
모델 업데이트
- 개체 인식기 업데이트
- 규칙 기반 매처를 사용한 토큰 추출
예상 결과에 대한 일반화된 이론 개발
사례 연구
- 제품 이름과 회사 이름 구별
훈련 데이터 정제
- 대표 데이터 선택
- 드롭아웃 비율 설정
기타 훈련 스타일
- 원시 텍스트 전달
- 주석 딕셔너리 전달
spaCy를 사용하여 Deep Learning의 텍스트 전처리
spaCy를 레거시 애플리케이션과 통합
spaCy 모델 테스트 및 디버깅
- 반복의 중요성
모델을 프로덕션에 배포
모델 모니터링 및 조정
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- Python 프로그래밍 경험.
- 기본적인 통계 지식
- 명령줄 사용 경험
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
14 Hours
회원 평가 (5)
우리 프로젝트에서 사용하는 것과 더 유사한 데이터를 사용하여 더 실용적인 연습을 할 수 있다는 사실(래스터 형식의 위성 이미지)
Matthieu - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
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.
Course - 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
Course - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Course - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.
