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+
matnPDF
Hajm 368 sahifalar
2018 yil
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка (pdf+epub)
matnPDF
1
Нет в продаже
Kitob haqida
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.
seriyasiga kiradi "Бестселлеры O’Reilly (Питер)"Seriyadagi barcha kitoblar
seriyasiga kiradi "Бестселлеры O’Reilly (Питер)"
Avval ommaboplar
Izoh qoldiring
Kirish, kitobni baholash va sharh qoldirish
Kitob tavsifi
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.
Kitob Бенджамина Бенгфорта, Ребекки Билбро va boshqalar «Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка (pdf+epub)» - pdf-ga yuklab oling yoki internetda o'qing. Sharhlar va fikr-mulohazalarni qoldiring, o'zingiz yoqtirganlarga ovoz bering.
Yosh cheklamasi:
16+Litresda chiqarilgan sana:
01 mart 2021Tarjima qilingan sana:
2020Yozilgan sana:
2018Hajm:
368 Sahifa ISBN:
978-5-4461-1153-4Umumiy o'lcham:
6.0 МБUmumiy sahifalar soni :
368Tarjimon:
Mualliflik huquqi egasi:
Питер
Izohlar
1