Formation NLP with Deeplearning4j

Cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou en ligne) s'adresse aux scientifiques des données, aux praticiens de l'apprentissage automatique, aux chercheurs et aux passionnés de PNL qui souhaitent utiliser efficacement Hugging Face pour les tâches PNL.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

Utilisez un modèle Hugging Face Transformer et affinez-le sur un ensemble de données spécifique. Acquérir la capacité de relever de manière indépendante les défis courants de la PNL. Créez et partagez efficacement vos démos de modèles. Rationalisez l'optimisation de vos modèles pour la production. Utilisez Hugging Face Transformers pour résoudre un large éventail de problèmes d'apprentissage automatique.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser TextBlob pour mettre en œuvre et simplifier les tâches NLP, telles que l'analyse des sentiments, les corrections orthographiques, la modélisation de la classification des textes, etc.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à mettre en œuvre des tâches de TAL avec TextBlob.
• Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de TextBlob.
• Apprendre à construire des systèmes de classification de textes à l'aide de TextBlob.
• Exécuter des tâches NLP courantes (tokenisation, WordNet, analyse des sentiments, correction orthographique, etc.
• Exécuter des implémentations avancées avec des API simples et quelques lignes de codes.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser Spark NLP, construit sur Apache Spark, pour développer, mettre en œuvre et mettre à l'échelle des modèles et des pipelines de traitement de texte en langage naturel.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des pipelines NLP avec Spark NLP.
• Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de l'utilisation de Spark NLP.
• Utiliser les modèles pré-entraînés disponibles dans Spark NLP pour mettre en œuvre le traitement de texte.
• Apprendre à construire, entraîner et mettre à l'échelle les modèles Spark NLP pour des projets de production.

Ce cours a été conçu pour les personnes intéressées par l'extraction de signification d'un texte écrit en anglais, bien que ces connaissances puissent également être appliquées à d'autres langues.

Le cours expliquera comment utiliser du texte écrit par des humains, tels que des billets de blog, des tweets, etc.

Par exemple, un analyste peut configurer un algorithme qui aboutira automatiquement à une conclusion basée sur une source de données étendue.

Deeplearning4j est la première bibliothèque d’apprentissage en profondeur distribuée et open source de qualité commerciale écrite pour Java et Scala . Intégré à Hadoop et Spark, DL4J est conçu pour être utilisé dans les environnements professionnels utilisant des processeurs GPU et des processeurs distribués.

Public

Ce cours s’adresse aux ingénieurs et développeurs souhaitant utiliser Deeplearning4j dans leurs projets.

Après ce cours, les délégués seront en mesure de:

Ce cours a été conçu pour les managers, les architectes de solutions, les responsables de l'innovation, les directeurs techniques, les architectes logiciels et toute personne intéressée par une vue d'ensemble de l'intelligence artificielle appliquée et par les prévisions les plus proches concernant son développement.

Ce cours introduit les linguistes ou les programmateurs à la NLP en Python. Au cours de ce cours, nous utiliserons principalement nltk.org (Natural Language Tool Kit), mais nous utiliserons également d'autres bibliothèques pertinentes et utiles pour NLP. Pour le moment, nous pouvons mener ce cours en Python 2.x ou Python 3.x. Les exemples sont en anglais ou en mandarin (普通话). D'autres langues peuvent également être mises à disposition si convenu avant la réservation.

TensorFlow™ est une bibliothèque de logiciels open source pour les calculs numériques en utilisant des graphiques de flux de données.

SyntaxNet est un cadre de traitement de langue naturelle pour TensorFlow.

Word2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles des mots, appelé "word embeddings". Word2vec est un modèle prédictif particulièrement computable et efficace pour l'apprentissage des entrées de mots à partir du texte. Il vient en deux goûts, le modèle Continuous Bag-of-Words (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.)

Utilisé en tandem, SyntaxNet et Word2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d'insertion appris à partir de l'entrée de langue naturelle.

Audience

Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs qui ont l'intention de travailler avec SyntaxNet et Word2Vec modèles dans leurs TensorFlow graphiques.

Après avoir terminé ce cours, les délégués :

• Comprendre TensorFlow’s structures et mécanismes de déploiement
• être en mesure de réaliser des tâches d'installation / environnement de production / architecture et de configuration
• être en mesure d’évaluer la qualité du code, d’effectuer le débogage, de surveiller
• être en mesure de mettre en œuvre des modèles de production avancés tels que les modèles de formation, les termes d'emballage, les graphiques de construction et le logging

Format du cours

• Les cours magistraux et les discussions sont interactifs.
• De nombreux exercices et de la pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation des cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.

il est estimé que les données non structurées représentent plus de 90 pour cent de toutes les données, une grande partie sous la forme de texte. Blog posts, tweets, les médias sociaux, et d’autres publications numériques ajoutent continuellement à ce corps croissant de données.

ce cours, dirigé par un instructeur, se concentre sur l’extraction d’informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques de langage R et de traitement du langage naturel (PNL), nous combinons les concepts et les techniques de l’informatique, de l’intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement le sens derrière les données textuelles. Les échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.

à la fin de cette formation, les participants seront en mesure de préparer des ensembles de données (grands et petits) à partir de sources disparates, puis d’appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de sa signification.

format du cours

• partie de la Conférence, la discussion en partie, la pratique des pratiques lourdes, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension

La génération de langage naturel (NLG) se réfère à la production de textes ou de discours en langage naturel par un ordinateur Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser Python pour produire du texte en langage naturel de haute qualité en construisant leur propre système NLG à partir de zéro Des études de cas seront également examinées et les concepts pertinents seront appliqués à des projets de laboratoire en direct pour générer du contenu À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez le format NLG pour générer automatiquement du contenu pour diverses industries, du journalisme à l'immobilier, en passant par les rapports météorologiques et sportifs Sélectionnez et organisez le contenu source, planifiez des phrases et préparez un système de génération automatique de contenu original Comprendre le pipeline NLG et appliquer les bonnes techniques à chaque étape Comprendre l'architecture d'un système de génération de langage naturel (NLG) Mettre en œuvre les algorithmes et les modèles les plus appropriés pour l'analyse et la commande Tirer les données des sources de données disponibles au public ainsi que des bases de données organisées pour les utiliser comme matériau pour le texte généré Remplacer les processus d'écriture manuels et laborieux avec la création de contenu automatisée générée par ordinateur Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

À la fin de la formation, les délégués devraient être suffisamment familiarisés avec les concepts essentiels de python et devraient être en mesure d'utiliser suffisamment NLTK pour mettre en œuvre la plupart des opérations basées sur la PNL et le ML. La formation vise à donner non seulement une connaissance de l’exécution, mais également une connaissance logique et opérationnelle de la technologie qu’elle contient.

La bibliothèque Apache OpenNLP est une boîte à outils basée sur l'apprentissage automatique pour le traitement du texte en langage naturel Il prend en charge les tâches PNL les plus courantes, telles que la détection de langue, la segmentation de phrases, la segmentation de phrases, l'extraction d'entités nommées, le découpage, l'analyse et la résolution de coréférences Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer des modèles pour le traitement de données textuelles à l'aide d'OpenNLP Des exemples de données de formation ainsi que des ensembles de données personnalisés seront utilisés comme base pour les exercices en laboratoire À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez OpenNLP Télécharger des modèles existants et créer leur propre Former les modèles sur différents ensembles de données d'échantillons Intégrez OpenNLP aux applications Java existantes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Dans Python Machine Learning, la fonction de synthèse de texte est capable de lire le texte d'entrée et de produire un résumé de texte Cette fonctionnalité est disponible depuis la ligne de commande ou sous la forme d'une API / bibliothèque Python Une application passionnante est la création rapide de résumés exécutifs; ceci est particulièrement utile pour les organisations qui ont besoin d'examiner de grandes quantités de données textuelles avant de générer des rapports et des présentations Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Python pour créer une application simple qui génère automatiquement un résumé du texte saisi À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez un outil de ligne de commande qui résume le texte Concevoir et créer du code de synthèse de texte en utilisant des bibliothèques Python Évaluer trois bibliothèques de résumés Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Public Développeurs Data Scientists Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser des Python bibliothèques pour le NLP en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes.  ;

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et coder DL pour le NLP en utilisant des Python bibliothèques.
• Créer Python un code qui lit une énorme collection d'images et génère des mots-clés.
• Créer Python code qui génère des légendes à partir des mots-clés détectés.