Прикладной анализ текстовых данных на Python (2019) PDF

Прикладной анализ текстовых данных на Python (2019) PDF

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.

Название: Прикладной анализ текстовых данных на Python
Год издания: 2019
Автор: Тони Охеда
Жанр: Компьютерные технологии
Количество страниц: 368
Формат: PDF
Язык: Русский
Размер: 10 Mb

Внимание! У Вас нет прав для просмотра скрытого текста.
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.