![Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки [Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони]](/assets/images/logos/logo-white.webp "Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки [Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони]"){kind=logo}
- 14, Dec 2019
- #1
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки
Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони
Описание: Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения.
Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения.
Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, "беседа" с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога.
Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами "трудностей перевода" с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах - в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике.
Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python.
От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации.
Подробнее:
Скачать: Скрытая информация :: Авторизуйтесь для просмотра »
Описание: Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения.
Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения.
Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, "беседа" с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога.
Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами "трудностей перевода" с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах - в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике.
Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python.
От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации.
Подробнее:
https://www.labirint.ru/books/682197/
Скачать: Скрытая информация :: Авторизуйтесь для просмотра »
![[Максим Темченко] АНТИКРИЗИС-2015 [2014]](/assets/images/icons/forum5.png){kind=icon}
![[html Academy] Базовый Javascript](/assets/images/icons/forum0.png){kind=icon}