Book: Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони «Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки»

Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки

Серия: "Бестселлеры O`Reilly"

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, чтомы 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.

Издательство: "Питер" (2019)

ISBN: 978-5-4461-1153-4

Купить за 1195 руб в Лабиринте

Другие книги схожей тематики:

АвторКнигаОписаниеГодЦенаТип книги
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языкаТехнологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно… — @ПИТЕР, @ @Reilly @ @ Подробнее...2019
527бумажная книга

Share the article and excerpts

Direct link
Do a right-click on the link above
and select “Copy Link”

We are using cookies for the best presentation of our site. Continuing to use this site, you agree with this.