NLP with Deeplearning4j Training Cursus

Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers, machine learning-beoefenaars en NLP-onderzoekers en enthousiastelingen die Hugging Face effectief willen gebruiken voor NLP-taken.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Gebruik een Hugging Face Transformer-model en stem het af op een specifieke dataset. Krijg het vermogen om zelfstandig gemeenschappelijke NLP-uitdagingen aan te gaan. Maak en deel uw modeldemo's effectief. Stroomlijn de optimalisatie van uw modellen voor productie. Gebruik Hugging Face Transformers voor het oplossen van een breed scala aan machine learning-problemen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars die TextBlob willen gebruiken om NLP-taken te implementeren en te vereenvoudigen, zoals sentimentanalyse, spellingcorrecties, modellering van tekstclassificatie, enz. .

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om NLP-taken met TextBlob te implementeren.
• Begrijp de functies, architectuur en voordelen van TextBlob.
• Leer hoe u tekstclassificatiesystemen bouwt met TextBlob.
• Voer algemene NLP-taken uit (tokenisatie, WordNet, sentimentanalyse, spellingcorrectie, enz.)
• Voer geavanceerde implementaties uit met eenvoudige API's en een paar regels code.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars die Spark NLP, gebouwd bovenop Apache Spark, willen gebruiken om modellen voor tekstverwerking in natuurlijke taal te ontwikkelen, implementeren en schalen en pijpleidingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de noodzakelijke ontwikkelomgeving op om NLP-pijplijnen te bouwen met Spark NLP.
• Begrijp de functies, architectuur en voordelen van het gebruik van Spark NLP.
• Gebruik de vooraf getrainde modellen die beschikbaar zijn in Spark NLP om tekstverwerking te implementeren.
• Leer hoe u modellen bouwt, traint en schaalt Spark NLP voor productieprojecten.
• Pas classificatie, gevolgtrekkingen en sentimentanalyse toe op praktijkvoorbeelden (klinische gegevens, inzichten in klantgedrag, enz.).

Deze cursus is bedoeld voor mensen die geïnteresseerd zijn in het extraheren van betekenis uit geschreven Engelse tekst, hoewel de kennis ook kan worden toegepast op andere menselijke talen.

De cursus behandelt het gebruik van door mensen geschreven tekst, zoals blogposts, tweets, enz ...

Een analist kan bijvoorbeeld een algoritme instellen dat automatisch een conclusie trekt op basis van een uitgebreide gegevensbron.

Deeplearning4j is de eerste commerciële, open-source, gedistribueerde deep-learning bibliotheek geschreven voor Java en Scala . Geïntegreerd met Hadoop en Spark, is DL4J ontworpen om te worden gebruikt in zakelijke omgevingen op gedistribueerde GPU 's en CPU's.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en ontwikkelaars die Deeplearning4j willen gebruiken in hun projecten.

Na deze cursus kunnen afgevaardigden:

Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.

Deze cursus introduceert taalkundigen of programmeren in NLP in Python. Tijdens deze cursus zullen we voornamelijk nltk.org (Natural Language Tool Kit) gebruiken, maar we zullen ook andere bibliotheken gebruiken die relevant en nuttig zijn voor NLP. Op dit moment kunnen we deze cursus uitvoeren in Python 2.x of Python 3.x. Voorbeelden zijn in het Engels of Mandarijn (普通话). Andere talen kunnen ook beschikbaar worden gesteld indien overeengekomen vóór de reservering.

TensorFlow™ is een open-source software bibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van data flow graphs.

SyntaxNet is een neural-netwerk Natural Language Processing framework voor TensorFlow.

Word2Vec wordt gebruikt voor het leren van vector representaties van woorden, genaamd "word embeddings". Word2vec is een bijzonder computationeel-efficiënt voorspellend model voor het leren van woorden ingebedingen uit grondtekst. Het komt in twee smaken, het Continuous Bag-of-Words model (CBOW) en het Skip-Gram model (Chapter 3.1 en 3.2 in Mikolov et al.)

Gebruikt in tandem, SyntaxNet en Word2Vec stelt gebruikers in staat om Learned Embedding modellen te genereren vanuit de Natural Language input.

Het publiek

Deze cursus is gericht op Ontwikkelaars en ingenieurs die willen werken met SyntaxNet en Word2Vec modellen in hun TensorFlow grafieken.

Na het voltooien van deze cursus zullen de delegaten:

• begrijpen TensorFlow’s structuur en de uitvoeringsmechanismen
• in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuur taken en configuratie uit te voeren
• in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, de debugging uit te voeren, het monitoren
• in staat zijn geavanceerde productie te implementeren zoals trainingsmodellen, ingebouwde termen, bouwschema's en logging

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefeningen.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Als u een training op maat voor deze cursus wilt aanvragen, kunt u contact met ons opnemen om een afspraak te maken.

Er wordt geschat dat ongestructureerde gegevens goed zijn voor meer dan 90 procent van alle gegevens, veel ervan in de vorm van tekst. Blog Posts, tweets, sociale media, en andere digitale publicaties voortdurend toe te voegen aan deze groeiende hoeveelheid gegevens.

deze instructeur geleide, leef cursus centra rond het halen van inzichten en het betekenen van deze gegevens. Met behulp van de R taal en natural language processing (NLP) Bibliotheken, combineren we concepten en technieken uit de informatica, kunstmatige intelligentie, en computationele taalkunde om algoritmisch begrijpen de betekenis achter tekstgegevens. Data samples zijn beschikbaar in verschillende talen per klant eisen.

tegen het einde van deze opleiding deelnemers in staat zal zijn om datasets (groot en klein) uit verschillende bronnen te bereiden, dan passen de juiste algoritmen te analyseren en te rapporteren over de betekenis ervan.

formaat van de cursus

• deel lezing, deel bespreking, zware hands-on praktijk, occasionele tests om het begrip te meten

Natuurlijke taalgeneratie (NLG) verwijst naar de productie van natuurlijke taaltekst of spraak door een computer In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze Python kunnen gebruiken om hoogwaardige natuurlijke taaltekst te maken door zelf vanuit het niets een eigen NLG-systeem te bouwen Case studies zullen ook worden onderzocht en de relevante concepten zullen worden toegepast op live lab-projecten voor het genereren van inhoud Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik NLG om automatisch inhoud te genereren voor verschillende industrieën, van journalistiek tot onroerend goed, tot weer- en sportrapportage Selecteer en organiseer broninhoud, plan zinnen en bereid een systeem voor op het automatisch genereren van originele inhoud Begrijp de NLG-pijplijn en pas de juiste technieken toe in elke fase Begrijp de architectuur van een Natural Language Generation (NLG) -systeem Implementeer de meest geschikte algoritmen en modellen voor analyse en bestelling Trek gegevens uit openbaar beschikbare gegevensbronnen en samengestelde databases om te gebruiken als materiaal voor gegenereerde tekst Vervang handmatige en arbeidsintensieve schrijfprocessen door computergegenereerde, geautomatiseerde inhoudcreatie Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Aan het einde van de training wordt van de afgevaardigden verwacht dat ze voldoende uitgerust zijn met de essentiële python-concepten en dat ze NLTK voldoende moeten kunnen gebruiken om de meeste op NLP en ML gebaseerde operaties te implementeren. De training is gericht op het geven van niet alleen een uitvoerende kennis, maar ook de logische en operationele kennis van de technologie daarin.

De Apache OpenNLP-bibliotheek is een op machine learning gebaseerde toolkit voor het verwerken van natuurlijke taaltekst Het ondersteunt de meest voorkomende NLP-taken, zoals taaldetectie, tokenisatie, zinsegmentatie, partofspeech-tagging, entiteitsextractie, chunking, parsing en coreference-resolutie In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze modellen kunnen maken voor het verwerken van op tekst gebaseerde gegevens met behulp van OpenNLP Voorbeelden van trainingsgegevens en aangepaste datasets zullen worden gebruikt als basis voor de practica Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Installeer en configureer OpenNLP Download bestaande modellen en maak er zelf een Train de modellen op verschillende sets voorbeeldgegevens Integreer OpenNLP met bestaande Java-applicaties Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

In Python Machine Learning kan de functie Tekstsamenvatting de invoertekst lezen en een samenvatting van de tekst produceren Deze mogelijkheid is beschikbaar via de commandoregel of als een Python API / bibliotheek Een spannende toepassing is het snel creëren van uitvoerende overzichten; dit is met name handig voor organisaties die grote hoeveelheden tekstgegevens moeten beoordelen voordat ze rapporten en presentaties genereren Tijdens deze live training met instructeur leren de deelnemers Python te gebruiken om een ​​eenvoudige applicatie te maken die automatisch een samenvatting van de invoertekst genereert Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik een commandoregeltool die tekst samenvat Ontwerp en maak samenvattende tekstcodes met Python-bibliotheken Evalueer drie Python-bibliotheken met samenvattingen: somma 070, pysummarization 104, readless 1017 Publiek ontwikkelaars Data-wetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers Python bibliotheken voor NLP te gebruiken terwijl ze een applicatie maken die een reeks afbeeldingen verwerkt en bijschriften genereert.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Ontwerp en codeer DL voor NLP met behulp van Python-bibliotheken.
• Maak Python code die een substantieel grote verzameling afbeeldingen leest en trefwoorden genereert.
• Maak Python code aan die bijschriften genereert op basis van de gedetecteerde trefwoorden.