第4章: ニューラルネットワークのトレーニング

この章では、ユースケースに合わせて機械学習モデルを更新する方法を学びます。例えば、オンラインのコメントを使って新しい固有表現タイプを予測する、などです。 ゼロからモデルを学習させていき、トレーングの基礎を理解し、NLPプロジェクトをより成功させるためのヒントやコツを学んでいきます。

1モデルのトレーニングと更新

2学習データと検証データ

3学習データを作る(1)

4学習データを作る(2)

5トレーニングの設定と実行

6設定ファイル

7設定ファイルの生成

8トレーニングCLIの使い方

9モデルの探索

10トレーニングのベストプラクティス

11良いデータ vs. 悪いデータ

12複数ラベルでのトレーニング

13まとめ

このコースについて

spaCyは産業応用向きの自然言語処理用Pythonライブラリです。この無料のオンラインコースでは、ルールベースと機械学習を用いた先進的な自然言語処理システムをspaCyで作る方法をインタラクティブに学ぶことができます。

私について

私はspaCyのコア開発者で、Explosionの共同創業者の一人のInesです。AIや機械学習、自然言語処理の最新の開発ツールを専門としており、Web関連のものを作るのも大好きです。