Que ce soit en ligne ou sur site, les cours de formation live en direct sur Spark NLP, dispensés par un formateur, démontrent, à travers une pratique interactive et concrète, comment utiliser Spark NLP, construit au-dessus d'Apache Spark, pour développer, déployer et mettre à l'échelle des modèles et des pipelines de traitement du langage naturel.
La formation Spark NLP est disponible en format « formation live en ligne » ou « formation live sur site ». La formation live en ligne (également appelée « formation live à distance ») est réalisée via un bureau à distance interactif. La formation live sur site peut être dispensée localement, dans les locaux du client à Langley, ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg à Langley.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Langley-Langley Business Centre
8661 201e Rue, Langley, Canada, V2Y 0G9
Installez votre entreprise à la porte d'entrée du Canada, avec un espace de bureau au Langley Business Centre, près de la Canada Route 1. Situé sur la 201e rue, les navetteurs peuvent profiter d'un accès direct à Vancouver et au Canada dans son ensemble avec un stationnement sur place et des lignes de bus locales vers le centre de Langley et Surrey.
Cette formation en Langley (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser Spark NLP, construit sur Apache Spark, pour développer, implémenter et mettre à l'échelle des modèles et des pipelines de traitement de texte en langage naturel.
A la fin 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 implémenter le traitement de texte.
Apprendre à construire, entraîner et mettre à l'échelle les modèles Spark NLP pour des projets de production.
Appliquer la classification, l'inférence et l'analyse des sentiments sur des cas d'utilisation réels (données cliniques, comportement des clients, etc.).
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