Data Science Natural L Data Science Natural Language Processing (NLP) in Pythonanguage Processing (NLP) in Python available at Whatstudy
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En este curso, construirá MÚLTIPLES sistemas prácticos utilizando el procesamiento del lenguaje natural, o NLP, la rama del aprendizaje automático y la ciencia de datos que se ocupa del texto y el habla. Este curso no es parte de mi serie de aprendizaje profundo, por lo que no contiene matemáticas difíciles, solo codificación directa en Python. Todos los materiales para este curso son GRATIS.
Después de una breve discusión sobre qué es la PNL y qué puede hacer, comenzaremos a construir cosas muy útiles. Lo primero que construiremos es un algoritmo de descifrado de cifrado. Estos tienen aplicaciones en la guerra y el espionaje. En esta sección, aprenderemos cómo construir y aplicar varias herramientas útiles de PNL, a saber, modelos de lenguaje a nivel de caracteres (usando el principio de Markov) y algoritmos genéticos.
El segundo proyecto, en el que comenzamos a utilizar el “aprendizaje automático” más tradicional, es construir un detector de spam. Es probable que reciba muy poco spam en estos días, en comparación con, por ejemplo, a principios de la década de 2000, debido a sistemas como estos.
A continuación, construiremos un modelo para el análisis de sentimientos en Python. Esto es algo que nos permite asignar una puntuación a un bloque de texto que nos dice qué tan positivo o negativo es. La gente ha utilizado el análisis de sentimientos en Twitter para predecir el mercado de valores.
Repasaremos algunas herramientas y técnicas prácticas como la biblioteca NLTK (kit de herramientas de lenguaje natural) y el análisis semántico latente o LSA.
Finalmente, terminamos el curso construyendo un artículo giratorio. Este es un problema muy difícil e incluso los productos más populares que existen en estos días no lo hacen bien. Estas conferencias están diseñadas para ayudarlo a comenzar y para darle ideas sobre cómo puede mejorarlas usted mismo. Una vez dominado, puede usarlo como una herramienta de optimización de motores de búsqueda o SEO. ¡Los comerciantes de Internet de todo el mundo te amarán si puedes hacer esto por ellos!
Este curso se enfoca en “cómo construir y comprender”, no solo “cómo usar”. Cualquiera puede aprender a usar una API en 15 minutos después de leer alguna documentación. No se trata de “recordar hechos”, se trata de “ver por ti mismo” a través de la experimentación. Le enseñará cómo visualizar lo que está sucediendo en el modelo internamente. Si desea algo más que una mirada superficial a los modelos de aprendizaje automático, este curso es para usted.
“Si no puedes implementarlo, no lo entiendes”
O como dijo el gran físico Richard Feynman: “Lo que no puedo crear, no lo entiendo”.
Mis cursos son los ÚNICOS cursos en los que aprenderá cómo implementar algoritmos de aprendizaje automático desde cero
Otros cursos le enseñarán cómo conectar sus datos a una biblioteca, pero ¿realmente necesita ayuda con 3 líneas de código?
Después de hacer lo mismo con 10 conjuntos de datos, te das cuenta de que no aprendiste 10 cosas. Aprendiste 1 cosa y repetiste las mismas 3 líneas de código 10 veces…
Requisitos previos sugeridos:
Codificación de Python: if/else, bucles, listas, dictados, conjuntos
Tome mi curso gratuito de requisitos previos de Numpy (¡es GRATIS, no hay excusas!) para aprender sobre Numpy, Matplotlib, Pandas y Scikit-Learn, así como los conceptos básicos de Machine Learning.
Opcional: si desea comprender las partes matemáticas, el álgebra lineal y la probabilidad son útiles
¿EN QUÉ ORDEN DEBO TOMAR SUS CURSOS?:
Consulte la conferencia “Hoja de ruta de requisitos previos de IA y aprendizaje automático” (disponible en las preguntas frecuentes de cualquiera de mis cursos, incluido el curso gratuito de Numpy)
Para quién es este curso:
Estudiantes que se sienten cómodos escribiendo código Python, usando bucles, listas, diccionarios, etc.
Estudiantes que quieren aprender más sobre el aprendizaje automático pero no quieren hacer muchas matemáticas
Profesionales interesados en aplicar el aprendizaje automático y la PNL a problemas prácticos como la detección de spam, el marketing en Internet y el análisis de sentimientos.
Este curso NO es para aquellos que encuentran las tareas y los métodos enumerados en el plan de estudios demasiado básicos.
Este curso NO es para aquellos que aún no tienen una comprensión básica del aprendizaje automático y la codificación de Python (pero puede aprenderlos en mi curso GRATUITO de Numpy).
Este curso NO es para aquellos que no saben (dados los títulos de las secciones) cuál es el propósito de cada tarea. P.ej. Si no sabe para qué puede ser útil la “detección de spam”, está demasiado atrasado para tomar este curso.
curso de negocios en linea
Información sobre negocios:
El negocio es la actividad de ganarse la vida o ganar dinero produciendo o comprando y vendiendo productos (como bienes y servicios).
[se necesita una cotización para verificar] En pocas palabras, es “cualquier actividad o empresa iniciada con fines de lucro.
No significa que sea una empresa, una corporación, una sociedad o que tenga una organización formal de este tipo, pero puede ir desde un vendedor ambulante hasta General Motors”.
Tener un nombre comercial no separa la entidad comercial del propietario, lo que significa que el propietario de la empresa es responsable de las deudas contraídas por la empresa.
Si la empresa adquiere deudas, los acreedores pueden ir tras las posesiones personales del propietario.
Una estructura empresarial no permite tasas de impuestos corporativos. El propietario paga impuestos personalmente sobre todos los ingresos del negocio.
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Course Features
- Lectures 0
- Quizzes 0
- Skill level All levels
- Language English
- Students 0
- Assessments Self