Книга написана практиками, работавшими над задачами автоматического анализа текстов. Впервые встречаю описание создания и обработки целеполагаемого корпуса языка именно с точки зрения реальных задач. Описано много полезных приемов при работе над реальными приложениями, в частности создание чат-ботов. Для освоения предложенного в книге материала требуются определенная математическая подготовка, хотя бы основы теории вероятностей и математической статистики и, конечно, теории графов.
16+
mətnPDF
Həcm 368 səhifələri
2018 il
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка (pdf+epub)
mətnPDF
1
Нет в продаже
Kitab haqqında
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.После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Seriyaya daxildir "Бестселлеры O’Reilly (Питер)"Seriyanın bütün kitabları
Seriyaya daxildir "Бестселлеры O’Reilly (Питер)"
Öncə populyarlar
Rəy bildirmək
Giriş, kitabı qiymətləndirmək və rəy bildirmək
Kitabın təsviri
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.
После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Kitab Бенджамина Бенгфорта, Ребекки Билбро və s. «Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка (pdf+epub)» - pdf formatında yükləyin və ya onlayn oxuyun. Şərh və rəylərinizi qeyd edin, sevimlilərinizi seçin.
Yaş həddi:
16+Litresdə buraxılış tarixi:
01 mart 2021Tərcümə tarixi:
2020Yazılma tarixi:
2018Həcm:
368 səh. ISBN:
978-5-4461-1153-4Ümumi ölçü:
6.0 МБSəhifələrin ümumi sayı:
368Tərcüməçi:
Müəllif hüququ sahibi:
Питер
Rəylər
1