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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
Erfahrungsberichte (2)
Die Übungen und der Austausch bei Fragen / Antworten
Antoine - Physiobotic
Kurs - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Maschinelle Übersetzung
Die gute Stimmung, die Begleitung und die Fähigkeiten des Ausbilders.
Oumayma - Physiobotic
Kurs - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Maschinelle Übersetzung