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Plan du cours
Introduction
- Spark NLP vs NLTK vs spaCy
- Aperçu des caractéristiques et de l'architecture de Spark NLP
Pour commencer
- Conditions d'installation
- Installation Spark NLP
- Concepts généraux
Utilisation de pipelines pré-entraînés
- Importation des modules requis
- Annotateurs par défaut
- Chargement d'un modèle de pipeline
- Transformer des textes
Construire des pipelines NLP
- Comprendre l'API du pipeline
- Implémentation des modèles NER
- Choix des ancrages
- Utiliser des encastrements de mots, de phrases et universels
Classification et inférence
- Cas d'utilisation de la classification des documents
- Modèles d'analyse de sentiments
- Entraînement d'un classificateur de documents
- Utiliser d'autres cadres d'apprentissage automatique
- Gestion des modèles NLP
- Optimisation des modèles pour une inférence à faible latence
Dépannage
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Familiarité avec Apache Spark
- Python expérience en programmation
Audience
- Data scientists
- Développeurs
14 heures
Nos Clients témoignent (2)
Les exercices et les échanges lors de questions / réponses
Antoine - Physiobotic
Formation - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
La bonne humeur, l'accompagnement et les compétences du formateur.