Місцеві, інструктор під керівництвом живої природної мови обробки (НЛП) навчальні курси демонструють через інтерактивне обговорення і практичний досвід, як витягти розуміння і сенс з цих даних. Використання різних мов програмування, таких як бібліотеки Python та R та програмування природної мови (НЛП), наші тренінги поєднують поняття та прийоми з інформатики, штучного інтелекту та обчислювальної лінгвістики, щоб допомогти учасникам розуміти значення за текстовими даними. НЛП тренінги Walk учасники крок за кроком через процес оцінки та застосування правильних алгоритмів для аналізу даних і звіту про його значення.
НЛП підготовки доступна як "на місці навчання" або "дистанційне навчання жити". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні в україні або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україні. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.
Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер
Machine Translated
Відгуки
Я зробив, як вправи.
Office for National Statistics
Курси: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Дуже зрозумілий тренер пояснив складні та просунуті теми.
Leszek K
Курси: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Це один із найкращих практичних занять із програмування вправ, які я коли-небудь брав.
Laura Kahn
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Це одна з кращих якість онлайн навчання я коли-небудь прийнятих в моїй 13-річної кар'єри. Слідкуйте за велику роботу!.
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Ідентифікація людини і плати погана точка виявлення
王 春柱 - 中移物联网
Курси: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Продемонструвати
中移物联网
Курси: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Про зону обличчя.
中移物联网
Курси: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
останній день. покоління
Accenture Inc
Курси: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Теми, що стосуються NLG. Команда змогла дізнатися щось нове в кінці з цікавими темами, але це було тільки в останній день. Там були також більше рук на діяльності ніж ковзання котрий були гарні.
Accenture Inc
Курси: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Мені подобається, що він більше зосереджується на практиці різних методів узагальнення тексту
Курси: Text Summarization with Python
Machine Translated
теми, дружнє ставлення ведучого
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Курси: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Це одна з кращих якість онлайн навчання я коли-небудь прийнятих в моїй 13-річної кар'єри. Слідкуйте за велику роботу!.
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Мені подобається, що він більше зосереджується на практиці різних методів узагальнення тексту
Курси: Text Summarization with Python
Machine Translated
NLP Підкатегорії
NLP Зміст курсу
Назва курсу
Тривалість
Огляд
Назва курсу
Тривалість
Огляд
21 годин
За оцінками, на неструктуровані дані припадає понад 90 відсотків усіх даних, значна частина яких у формі тексту. Повідомлення в блогах, твіти, соціальні медіа та інші цифрові публікації постійно додають до цього зростаючого масиву даних.
Цей живий курс під керівництвом викладачів орієнтується на отримання інформації та сенсу з цих даних. Використовуючи бібліотеки Natural Language Processing (NLP) R Language та Natural Language Processing (NLP) , ми поєднуємо поняття та методики з інформатики, штучного інтелекту та обчислювальної лінгвістики, щоб алгоритмічно зрозуміти значення текстових даних. Зразки даних доступні різними мовами відповідно до вимог замовника.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть підготувати набори даних (великих і малих) з різних джерел, а потім застосувати правильні алгоритми для аналізу та звітування про його значення.
Формат курсу
- Частина лекції, часткова дискусія, важка практична практика, періодичні тести, щоб оцінити розуміння
Цей живий курс під керівництвом викладачів орієнтується на отримання інформації та сенсу з цих даних. Використовуючи бібліотеки Natural Language Processing (NLP) R Language та Natural Language Processing (NLP) , ми поєднуємо поняття та методики з інформатики, штучного інтелекту та обчислювальної лінгвістики, щоб алгоритмічно зрозуміти значення текстових даних. Зразки даних доступні різними мовами відповідно до вимог замовника.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть підготувати набори даних (великих і малих) з різних джерел, а потім застосувати правильні алгоритми для аналізу та звітування про його значення.
Формат курсу
- Частина лекції, часткова дискусія, важка практична практика, періодичні тести, щоб оцінити розуміння
28 годин
Цей курс вводить лінгвістів або програмістів до NLP в Python. Протягом цього курсу ми будемо в основному використовувати nltk.org (Natural Language Tool Kit), але ми також будемо використовувати інші бібліотеки, які є актуальними і корисними для NLP. На даний момент ми можемо проводити цей курс в Python 2.x або Python 3.x. Приклади є англійською або мандаринською (普通话). Інші мови також можуть бути доступні, якщо домовлено перед бронюванням.
7 годин
Цей курс був створений для менеджерів, архітекторів рішень, офіцерів інновацій, ЦТО, архітекторів програмного забезпечення і будь-хто, хто цікавиться переглядом застосованої штучної інтелекту та найближчим прогнозом для її розвитку.
21 годин
Цей курс був розроблений для людей, зацікавлених у витяганні сенсу з письмового англійського тексту, хоча знання можуть бути застосовані і до інших людських мов.
Цей курс охоплює, як використовувати текст, написаний людьми, наприклад, публікації в блогах, твіти, тощо ...
Наприклад, аналітик може створити алгоритм, який автоматично досягне висновку на основі великого джерела даних.
Цей курс охоплює, як використовувати текст, написаний людьми, наприклад, публікації в блогах, твіти, тощо ...
Наприклад, аналітик може створити алгоритм, який автоматично досягне висновку на основі великого джерела даних.
35 годин
TensorFlow™ - це бібліотека програмного забезпечення з відкритим кодом для цифрового обчислення за допомогою графіків потоку даних.
SyntaxNet є нейро-мережевою системою з обробки природних мов для TensorFlow.
Word2Vec використовується для вивчення вікторних представлень слів, названих "word embeddings". Word2vec - це особливо обчислювально-ефективна прогнозована модель для вивчення вбудованих слів з сирої тексту. Він з'являється в двох смаках, моделі Continuous Bag-of-Words (CBOW) і моделі Skip-Gram (категорії 3.1 і 3.2 в Mikolov et al.)
Використовується в тандемі, SyntaxNet і Word2Vec дозволяють користувачам генерувати моделі навчання з входу природного мови.
аудиторія
Цей курс спрямований на розробників і інженерів, які мають намір працювати з SyntaxNet і Word2Vec моделей у своїх TensorFlow графіках.
Після завершення цього курсу делегати будуть:
розуміння TensorFlow структури та механізмів розгортання здатність виконувати завдання монтажу / виробничого середовища / архітектури та конфігурації здатність оцінювати якість коду, здійснювати дебютацію, моніторинг бути в змозі реалізувати передові виробництво, такі як моделі підготовки, терміни впровадження, графіки будівництва та логінг
SyntaxNet є нейро-мережевою системою з обробки природних мов для TensorFlow.
Word2Vec використовується для вивчення вікторних представлень слів, названих "word embeddings". Word2vec - це особливо обчислювально-ефективна прогнозована модель для вивчення вбудованих слів з сирої тексту. Він з'являється в двох смаках, моделі Continuous Bag-of-Words (CBOW) і моделі Skip-Gram (категорії 3.1 і 3.2 в Mikolov et al.)
Використовується в тандемі, SyntaxNet і Word2Vec дозволяють користувачам генерувати моделі навчання з входу природного мови.
аудиторія
Цей курс спрямований на розробників і інженерів, які мають намір працювати з SyntaxNet і Word2Vec моделей у своїх TensorFlow графіках.
Після завершення цього курсу делегати будуть:
розуміння TensorFlow структури та механізмів розгортання здатність виконувати завдання монтажу / виробничого середовища / архітектури та конфігурації здатність оцінювати якість коду, здійснювати дебютацію, моніторинг бути в змозі реалізувати передові виробництво, такі як моделі підготовки, терміни впровадження, графіки будівництва та логінг
14 годин
Deeplearning4j - це поширена бібліотека глибокого навчання з відкритим вихідним кодом, написана для Java і Scala . Інтегрований з Hadoop і Spark, DL4J призначений для використання в бізнес-середовищах на розподілених GPU і CPU.
Word 2Vec - це метод обчислення векторних зображень слів, введених групою дослідників Go ogle на чолі з Томасом Миколайовим.
Аудиторія
Цей курс спрямований на дослідників, інженерів і розробників, які прагнуть використовувати Deeplearning4J для побудови моделей Word 2Vec.
Word 2Vec - це метод обчислення векторних зображень слів, введених групою дослідників Go ogle на чолі з Томасом Миколайовим.
Аудиторія
Цей курс спрямований на дослідників, інженерів і розробників, які прагнуть використовувати Deeplearning4J для побудови моделей Word 2Vec.
21 годин
This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.
21 годин
У цій навчальному посібнику учасники навчаться навчатися, як правильно використовувати машинне навчання та технології NLP (Natural Language Processing), щоб отримати значення від текстових даних.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Вирішуйте проблеми текстових даних з високоякісним, багаторазовим кодом
- Застосовуйте різні аспекти scikit-learn (класифікація, кластеризація, регресія, зменшення розмірності) для вирішення проблем
- Створіть ефективні моделі машинного навчання, використовуючи текстові дані
- Створіть набір даних і витягуйте функції з неструктурованого тексту
- Візуалізувати дані з Matplotlib
- Побудуйте та оцініть моделі, щоб отримати розуміння
- Усунення помилок кодування тексту
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Вирішуйте проблеми текстових даних з високоякісним, багаторазовим кодом
- Застосовуйте різні аспекти scikit-learn (класифікація, кластеризація, регресія, зменшення розмірності) для вирішення проблем
- Створіть ефективні моделі машинного навчання, використовуючи текстові дані
- Створіть набір даних і витягуйте функції з неструктурованого тексту
- Візуалізувати дані з Matplotlib
- Побудуйте та оцініть моделі, щоб отримати розуміння
- Усунення помилок кодування тексту
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 годин
Виробництво природної мови (NLG) стосується виробництва тексту або мови природної мови комп'ютером.
У цій навчальній інструкції, учасники навчаться навчатися, як використовувати Python для створення високоякісного тексту природної мови, будуючи власну систему NLG з нуля. Також будуть розглянуті приклади досліджень, а відповідні концепції будуть застосовані до проектів живих лабораторій для створення контенту.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте NLG для автоматичного створення контенту для різних галузей, від журналістики, до нерухомості, до погодних та спортивних звітів
- Виберіть і упорядкуйте вихідний вміст, плануйте пропозиції та підготуйте систему для автоматичного створення оригінального вмісту
- Зрозумійте конвеєр НЛГ і застосуйте правильні методи на кожному етапі
- Зрозумійте архітектуру системи генерації природних мов (NLG)
- Впровадження найбільш підходящих алгоритмів та моделей для аналізу та упорядкування
- Витягніть дані з загальнодоступних джерел даних, а також куративних баз даних для використання як матеріалу для згенерованого тексту
- Замініть ручні і трудомісткі процеси написання за допомогою комп'ютера, створення автоматичного вмісту
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
У цій навчальній інструкції, учасники навчаться навчатися, як використовувати Python для створення високоякісного тексту природної мови, будуючи власну систему NLG з нуля. Також будуть розглянуті приклади досліджень, а відповідні концепції будуть застосовані до проектів живих лабораторій для створення контенту.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте NLG для автоматичного створення контенту для різних галузей, від журналістики, до нерухомості, до погодних та спортивних звітів
- Виберіть і упорядкуйте вихідний вміст, плануйте пропозиції та підготуйте систему для автоматичного створення оригінального вмісту
- Зрозумійте конвеєр НЛГ і застосуйте правильні методи на кожному етапі
- Зрозумійте архітектуру системи генерації природних мов (NLG)
- Впровадження найбільш підходящих алгоритмів та моделей для аналізу та упорядкування
- Витягніть дані з загальнодоступних джерел даних, а також куративних баз даних для використання як матеріалу для згенерованого тексту
- Замініть ручні і трудомісткі процеси написання за допомогою комп'ютера, створення автоматичного вмісту
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
35 годин
До закінчення навчання делегати, як очікується, будуть достатньо оснащені основними концепціями пітона і повинні бути в змозі достатньо використовувати NLTK для реалізації більшості операцій на основі НЛП і МЛ. Навчання має на меті надавати не тільки виконавчі знання, але і логічні та операційні знання технології в ній.
•
•
14 годин
Бібліотека Apache OpenNLP - це інструментальний комплект для обробки тексту природного мови. Він підтримує найпоширеніші завдання NLP, такі як розпізнавання мови, токенізація, сегментація слів, частин-на-слів теґінг, ім'я екстракції суб'єкта, хункінг, парсінг і резолюція ядра.
У цьому тренінгу, який очолює інструктор, учасники дізнаються, як створити моделі для обробки даних на основі тексту за допомогою OpenNLP. Дані про підготовку зразків, а також персоналізовані набори даних будуть використані як основа для лабораторних вправ.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Завантажити та встановити OpenNLP Завантажити існуючі моделі, а також створити власні Навчання моделей на різних наборах даних зразка Інтеграція OpenNLP з існуючими Java додатками
аудиторія
Розробники Дані науковці
Формат курсу
Часткова лекція, частина дискусії, заняття та важка практика
У цьому тренінгу, який очолює інструктор, учасники дізнаються, як створити моделі для обробки даних на основі тексту за допомогою OpenNLP. Дані про підготовку зразків, а також персоналізовані набори даних будуть використані як основа для лабораторних вправ.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Завантажити та встановити OpenNLP Завантажити існуючі моделі, а також створити власні Навчання моделей на різних наборах даних зразка Інтеграція OpenNLP з існуючими Java додатками
аудиторія
Розробники Дані науковці
Формат курсу
Часткова лекція, частина дискусії, заняття та важка практика
14 годин
У програмі Python Machine Learning функція підсумовування тексту здатна читати вхідний текст і створювати текстові зведення. Ця можливість доступна з командного рядка або як API / бібліотека Python. Одним із захоплюючих прикладів є швидке створення виконавчого резюме; це особливо корисно для організацій, які потребують перегляду великих об'єктів текстових даних, перш ніж створювати звіти та презентації.
У цій навчальному посібнику, учасники навчаться використовувати Python для створення простої програми, яка автоматично генерує резюме введення тексту.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте інструмент командного рядка, який узагальнює текст.
- Створіть та створіть код підсумовування тексту за допомогою бібліотек Python.
- Оцініть три бібліотеки підсумовування Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
У цій навчальному посібнику, учасники навчаться використовувати Python для створення простої програми, яка автоматично генерує резюме введення тексту.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте інструмент командного рядка, який узагальнює текст.
- Створіть та створіть код підсумовування тексту за допомогою бібліотек Python.
- Оцініть три бібліотеки підсумовування Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 годин
Глибоке навчання для NLP дозволяє машині вивчати просту та складну обробку мови. Серед можливих зараз завдань - переклад мовлення та генерація підписів для фотографій. DL (Deep Learning) є підмножиною ML (Machine Learning). Python - це популярна мова програмування, що містить бібліотеки для глибокого навчання для NLP.
У цій навчальному посібнику учасники навчаться використовувати бібліотеки Python для NLP (Natural Language Processing), створюючи прикладну програму, яка обробляє набір фотографій та створює підписи.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Дизайн та код DL для NLP за допомогою бібліотек Python
- Створіть код Python, який зчитує значно велику колекцію фотографій і генерує ключові слова
- Створіть код Python, який генерує підписи з виявлених ключових слів
Аудиторія
- Програмісти з інтересом до лінгвістики
- Програмісти, які шукають розуміння NLP (природна обробка мови)
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
У цій навчальному посібнику учасники навчаться використовувати бібліотеки Python для NLP (Natural Language Processing), створюючи прикладну програму, яка обробляє набір фотографій та створює підписи.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Дизайн та код DL для NLP за допомогою бібліотек Python
- Створіть код Python, який зчитує значно велику колекцію фотографій і генерує ключові слова
- Створіть код Python, який генерує підписи з виявлених ключових слів
Аудиторія
- Програмісти з інтересом до лінгвістики
- Програмісти, які шукають розуміння NLP (природна обробка мови)
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 годин
This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python
21 годин
ChatBots are computer programs that automatically simulate human responses via chat interfaces. ChatBots help organizations maximize their operations efficiency by providing easier and faster options for their user interactions.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to build chatbots in Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of building chatbots
- Build, test, deploy, and troubleshoot various chatbots using Python
Audience
- Developers
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to build chatbots in Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of building chatbots
- Build, test, deploy, and troubleshoot various chatbots using Python
Audience
- Developers
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 годин
Ця навчальна робота під керівництвом інструкторів (на місці або на віддаленому рівні) спрямована на розробників та науковців даних, які бажають використовувати spaCy для обробки дуже великих обсягів тексту для пошуку шаблонів та отримання розуміння.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановлення та налаштування spaCy.
- Зрозумійте підхід spaCy до Natural Language Processing (NLP) .
- Витягуйте зразки та отримуйте ділову інформацію з широкомасштабних джерел даних.
- Інтегруйте бібліотеку spaCy з існуючими веб-програмами та застарілими програмами.
- Використовуйте spaCy у виробничих середовищах для прогнозування поведінки людини.
- Використовуйте spaCy для попередньої обробки тексту для Deep Learning
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
- Щоб дізнатися більше про spaCy, відвідайте: https://spacy.io/
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановлення та налаштування spaCy.
- Зрозумійте підхід spaCy до Natural Language Processing (NLP) .
- Витягуйте зразки та отримуйте ділову інформацію з широкомасштабних джерел даних.
- Інтегруйте бібліотеку spaCy з існуючими веб-програмами та застарілими програмами.
- Використовуйте spaCy у виробничих середовищах для прогнозування поведінки людини.
- Використовуйте spaCy для попередньої обробки тексту для Deep Learning
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
- Щоб дізнатися більше про spaCy, відвідайте: https://spacy.io/
14 годин
Spark NLP є відкритим кодом бібліотека, побудована на Apache Spark, для природного обробки мови з Python, Java, і Scala. Він широко використовується для підприємницьких і промислових вертикалів, таких як охорона здоров'я, фінанси, науки про життя, і найму.
Цей інструктор-під керівництвом, прямий тренінг (онлайн або на сайті) спрямований на вчених даних і розробників, які бажають використовувати Spark NLP, побудовані на вершині Apache Spark, для розробки, реалізації та масштабування природних мовних текстів обробки моделей і трубопроводів.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Складіть необхідне середовище розвитку для початку будівництва НЛП трубопроводів з Spark NLP. Визначте характеристики, архітектуру та переваги використання Spark NLP. Використовуйте заздалегідь підготовлені моделі, доступні в Spark NLP для реалізації текстової обробки. Дізнайтеся, як побудувати, тренувати і розширювати моделі Spark NLP для проектів класу виробництва. Використовуйте класифікацію, інференцію та аналіз почуттів на реальних випадках використання (клінічні дані, уявлення про поведінку клієнта і т.д.)
Формат курсу
Інтерактивні лекції та дискусії. Багато випробувань і практики. Використання в робочому середовищі Live-Lab.
Курсові варіанти адаптації
Щоб отримати персоналізовану підготовку для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
Цей інструктор-під керівництвом, прямий тренінг (онлайн або на сайті) спрямований на вчених даних і розробників, які бажають використовувати Spark NLP, побудовані на вершині Apache Spark, для розробки, реалізації та масштабування природних мовних текстів обробки моделей і трубопроводів.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Складіть необхідне середовище розвитку для початку будівництва НЛП трубопроводів з Spark NLP. Визначте характеристики, архітектуру та переваги використання Spark NLP. Використовуйте заздалегідь підготовлені моделі, доступні в Spark NLP для реалізації текстової обробки. Дізнайтеся, як побудувати, тренувати і розширювати моделі Spark NLP для проектів класу виробництва. Використовуйте класифікацію, інференцію та аналіз почуттів на реальних випадках використання (клінічні дані, уявлення про поведінку клієнта і т.д.)
Формат курсу
Інтерактивні лекції та дискусії. Багато випробувань і практики. Використання в робочому середовищі Live-Lab.
Курсові варіанти адаптації
Щоб отримати персоналізовану підготовку для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
14 годин
TextBlob є Python НЛП-бібліотекою для обробки текстових даних. Він забезпечує простий API, що робить його простим для виконання NLP завдань, таких як частин-на-мову тег, екстракція фрази Noun, аналіз почуттів, класифікація, переклад і т.д.
Цей інструктор-під керівництвом, прямий тренінг (онлайн або на сайті) спрямований на вчених даних та розробників, які бажають використовувати TextBlob для реалізації та спрощення завдань НЛП, таких як аналіз почуттів, корекції гравців, моделювання класифікації тексту і т.д.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Створення необхідного середовища розвитку для початку реалізації завдань НЛП з TextBlob. Визначте характеристики, архітектуру та переваги TextBlob. Дізнайтеся, як побудувати системи класифікації тексту за допомогою TextBlob. Виконання загальних завдань НЛП (Tokenization, WordNet, Sentiment analysis, Spelling correction, і т.д.) Виконання передових реалізацій з простими АПІ та кількома лініями кодів.
Формат курсу
Інтерактивні лекції та дискусії. Багато випробувань і практики. Використання в робочому середовищі Live-Lab.
Курсові варіанти адаптації
Щоб отримати персоналізовану підготовку для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
Цей інструктор-під керівництвом, прямий тренінг (онлайн або на сайті) спрямований на вчених даних та розробників, які бажають використовувати TextBlob для реалізації та спрощення завдань НЛП, таких як аналіз почуттів, корекції гравців, моделювання класифікації тексту і т.д.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Створення необхідного середовища розвитку для початку реалізації завдань НЛП з TextBlob. Визначте характеристики, архітектуру та переваги TextBlob. Дізнайтеся, як побудувати системи класифікації тексту за допомогою TextBlob. Виконання загальних завдань НЛП (Tokenization, WordNet, Sentiment analysis, Spelling correction, і т.д.) Виконання передових реалізацій з простими АПІ та кількома лініями кодів.
Формат курсу
Інтерактивні лекції та дискусії. Багато випробувань і практики. Використання в робочому середовищі Live-Lab.
Курсові варіанти адаптації
Щоб отримати персоналізовану підготовку для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
Last Updated:
Інші країни
Консалтинг
Online Natural Language Processing courses, Weekend NLP courses, Evening NLP (Natural Language Processing) training, NLP boot camp, NLP instructor-led, Weekend NLP (Natural Language Processing) training, Evening NLP courses, NLP coaching, NLP instructor, NLP trainer, Natural Language Processing training courses, NLP classes, NLP (Natural Language Processing) on-site, NLP (Natural Language Processing) private courses, NLP (Natural Language Processing) one on one training
