Plan du cours
Commencer
- Configuration et installation
TensorFlow Bases
- Création, initialisation, sauvegarde et restauration des variables TensorFlow Alimentation, lecture et préchargement des données TensorFlow Comment utiliser l'infrastructure TensorFlow pour former des modèles à grande échelle Visualisation et évaluation de modèles avec TensorBoard
TensorFlow Mécanique 101
- Préparer les entrées de téléchargement de données et les espaces réservés
Introduction Tutoriel de diffusion de base Tutoriel de diffusion avancée Tutoriel de diffusion du modèle de création
- Premiers pas avec SyntaxNet
Analyser à partir d'une entrée standard Annoter un corpus Configurer les Python scripts
- Construire un pipeline PNL avec SyntaxNet
Obtention de données Marquage de parties du discours Formation du SyntaxNet POS Tagger Prétraitement avec le Tagger Analyse des dépendances : Analyse basée sur les transitions Formation d'un analyseur Étape 1 : Pré-formation locale Formation d'un analyseur Étape 2 : Formation globale
- Représentations vectorielles de Words
Motivation : Pourquoi apprendre les intégrations de mots ? Mise à l'échelle avec la formation au contraste de bruit Le modèle Skip-gram Construire le graphique Entraîner le modèle Visualiser les intégrations apprises Évaluer les intégrations : raisonnement analogique Optimiser la mise en œuvre
Pré requis
Connaissance pratique de python
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.