• Возрастное ограничение 16+

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

1 отзыв
Купили 24 человека
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 работа
  • Переплёт
    Мягкий
  • Кол-во стр.
    368
  • Вес
    468 г
  • Год издания
    2020

Отзывы

3.7
6 оценок
0
1
1
3
1
Игорь21.02.2025
Книга охватывает широкий круг вопросов анализа текстовых данных, сочетая теорию и практику, но, может быть, здесь и кроется проблема: слишком большой охват тем, неглубокое погружение в темы, примеры кода в виде функций с текстовыми переходами к полученным результатам, а не законченные мини-проекты. Возможно, книга подойдёт для первого знакомства с этой областью знания и методами работы в ней в 2018 году.

Описание и характеристики

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.
Книга «Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда «Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.