- Main
- Computers - Cybernetics
- Прикладной анализ текстовых данных на...
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони ОхедаAvez-vous aimé ce livre?
Quelle est la qualité du fichier téléchargé?
Veuillez télécharger le livre pour apprécier sa qualité
Quelle est la qualité des fichiers téléchargés?
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 текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.
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 текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.
Catégories:
Année:
2019
Edition:
1
Editeur::
Питер
Langue:
russian
Pages:
368
ISBN 10:
5446111532
ISBN 13:
9785446111534
Collection:
Бестселлеры O’REILLY
Fichier:
PDF, 10.30 MB
Vos balises:
IPFS:
CID , CID Blake2b
russian, 2019
Lire en ligne
- Télécharger
- pdf 10.30 MB Current page
- Checking other formats...
Vous souhaitez ajouter une librairie ? Contactez-nous à support@z-lib.do
Le fichier sera envoyé à votre adresse de courriel dans 1 à 5 minutes.
Dans 1-5 minutes, le fichier sera delivré à votre compte Telegram.
Note : Assurez-vous que vous avez lié votre compte au bot Telegram de Z-Library.
Dans 1-5 minutes, le fichier sera delivré à votre appareil Kindle.
Remarque: vous devez valider chaque livre avant de l'envoyer à Kindle. Veuillez vérifier votre messagerie pour voir le mail avec la confirmation par Amazon Kindle Support.
La conversion en est effectuée
La conversion en a échoué
Avantages du statut Premium
- Envoyez aux e-lecteurs
- Limite de téléchargement augmentée
- Convertissez des fichiers
- Plus de résultats de recherche
- Autres avantages