Наука: Ваше приветствие расскажет о вас больше, чем вы сами
Можно ли «увидеть», насколько дружелюбно с вами поздоровались? Теперь, благодаря команде учёных из CNRS, ENS и ...

Наука: Кто будет виноват, если робот, управляемый «силой мысли» уронит ребёнка?
Этика не ждёт: почему безопасность и эффективность нейропротезов будущего начинается сегодня. В новой ...

Наука и практика – два в одном!
Колыванский аграрный колледж - одно из старейших учебных заведений Новосибирской области аграрного профиля. В далеком 1955 году здесь впервы ...

Телеканал «Наука» расскажет о физике просто
«Физика - это не только школьный предмет, но наука, законы которой, к сожалению, нельзя игнорировать даже после окончания её изучения. При эт ...

Красноярцы совершили свои открытия на фестивале «Наука 0+»
В выходные в Красноярске с большим успехом прошел очередной – пятый по счету – Всероссийский фестиваль «Nauka 0+». Просветительский проект ...

РКС: Инфракрасный радиометр высокого разрешения (РИВР)
для многоцелевого лабораторного модуля «Наука» российского сегмента Международной космической станции (МКС). Радиометр повысит ...

Прикладной Анализ Текстовых Данных На Python Машинное Обучение и Создание Приложений Обработки Естественного Языка
# Пр26

Прикладной Анализ Текстовых Данных На Python Машинное Обучение и Создание Приложений Обработки Естественного Языка

957 р.

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…

100