Programa do Curso
Introdução
- Definindo "Processamento de Linguagem Natural em Escala Industrial"
Instalando spaCy
Componentes do spaCy
- Marcador de classe gramatical
- Reconhecedor de entidades nomeadas
- Analisador sintático dependente
Visão geral das funcionalidades e sintaxe do spaCy
Compreendendo o modelamento no spaCy
- Modelagem estatística e previsão
Usando a Interface de Linha de Comando (CLI) do spaCy
- Comandos básicos
Criando uma aplicação simples para prever comportamento
Treinando um novo modelo estatístico
- Dados (para treinamento)
- Rótulos (etiquetas, entidades nomeadas, etc.)
Carregando o modelo
- Misturando e iterando
Salvando o modelo
Fornecendo feedback ao modelo
- Gradiente de erro
Atualizando o modelo
- Atualizando o reconhecedor de entidades
- Extraindo tokens com correspondência baseada em regras
Desenvolvendo uma teoria geral para resultados esperados
Caso de estudo
- Diferenciando nomes de produtos de nomes de empresas
Aperfeiçoando os dados de treinamento
- Selecionando dados representativos
- Definindo a taxa de dropout
Outros estilos de treinamento
- Passando textos brutos
- Passando dicionários de anotações
Usando spaCy para pré-processar texto para Aprendizado Profundo
Integrando spaCy com aplicações legadas
Testando e depurando o modelo do spaCy
- A importância da iteração
Distribuindo o modelo para produção
Monitorando e ajustando o modelo
Solução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Experiência com programação Python.
- Compreensão básica de estatística
- Experiência com a linha de comando
Público-Alvo
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
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Testemunhos de Clientes (2)
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O instrutor estava muito disponível para responder a todas as perguntas que fiz
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