Schulungsübersicht

Einführung

  • Spark NLP vs. NLTK vs. spaCy
  • Überblick über Funktionen und Architektur von Spark NLP

Erste Schritte

  • Anforderungen für die Einrichtung
  • Installieren Spark NLP
  • Allgemeine Konzepte

Vorgefertigte Pipelines verwenden

  • Erforderliche Module importieren
  • Standard-Kommentatoren
  • Laden eines Pipeline-Modells
  • Texte umwandeln

Aufbau von NLP-Pipelines

  • Verstehen der Pipeline-API
  • NER-Modelle implementieren
  • Auswahl von Einbettungen
  • Verwendung von Wort-, Satz- und Universaleinbettungen

Klassifizierung und Inferenz

  • Anwendungsfälle der Dokumentenklassifizierung
  • Modelle zur Analyse von Gefühlen
  • Training eines Dokumentenklassifikators
  • Verwendung anderer Frameworks für maschinelles Lernen
  • Verwaltung von NLP-Modellen
  • Optimierung von Modellen für Inferenzen mit niedriger Latenzzeit

Fehlersuche

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit Apache Spark
  • Python Programmiererfahrung

Publikum

  • Datenwissenschaftler
  • Entwickler
  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (2)

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