Kapitel 4: Trainieren eines neuronalen Netzwerks

In diesem Kapitel lernst du, wie du spaCys statistische Modelle aktualisieren und für deine spezielle Anwendung anpassen kannst – zum Beispiel, um eine neue Art von Entität in Online-Kommentaren vorherzusagen. Du wirst dein eigenes Modell von Grund auf trainieren und verstehen, wie die Grundladen des Trainings funktionieren, samt Tipps und Tricks, die deine NLP-Projekte erfolgreicher machen.

1Modelle trainieren und aktualisieren

2Trainings- und Evaluierungsdaten

3Trainingsdaten erstellen (1)

4Trainingsdaten erstellen (2)

5Konfigurieren und Ausführen des Trainings

6Die Trainingsconfig

7Erstellen einer Config-Datei

8Nutzen des Trainings-CLI

9Erkunden des Modells

10Training Best Practices

11Gute Daten, schlechte Daten

12Mehrere Labels trainieren

13Abschluss

Über diesen Kurs

spaCy ist eine moderne Python-Bibliothek für industriestarkes Natural Language Processing. In diesem kostenlosen und interaktiven Onlinekurs lernst du, mithilfe von spaCy fortgeschrittene Systeme für die Analyse natürlicher Sprache zu entwickeln und dabei sowohl regelbasierte Verfahren, als auch moderne Machine-Learning-Technologie einzusetzen.

Über mich

Ich bin Ines, eine Hauptentwicklerin von spaCy und Gründerin von Explosion. Mein Spezialgebiet sind moderne Entwicklertools für KI, Machine Learning und NLP. Ich baue außerdem supergern Dinge fürs Web.