Pengelasan Teks dengan Keras dan Python

Data teks berada di mana-mana sahaja, tetapi mengubah teks mentah menjadi wawasan yang boleh bertindak memerlukan teknik pembelajaran mesin khusus. Kursus berasaskan teks ini membimbing anda menerusi asas pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk membina sistem pengelasan teks yang boleh dipercayai. Anda akan bermula dengan konsep teras dan terminologi asas sebelum beralih kepada pelaksanaan model praktikal. Ketahui cara mengosongkan perkataan menjadi perwakilan berangka, mewujudkan model asas yang kukuh, dan meningkatkan skala kepada seni bina pembelajaran mendalam. Apa yang akan anda pelajari: Memahami terminologi asas NLP, pra-pemprosesan teks, dan teknik penandaan (tokenization); Membina model pengelasan asas menggunakan scikit-learn dan regresi logistik; Melaksanakan model bag-of-words untuk mewakili teks secara berangka; Mereka bentuk dan melatih model pembelajaran mendalam untuk analisis sentimen menggunakan Keras; Mengaplikasikan amalan moden seperti benaman perkataan (word embeddings) untuk menangkap makna semantik; Menilai dan menyelaraskan pengelas teks anda untuk ketepatan yang lebih baik. Kursus ini bermula dengan definisi penting dan kaedah vektorisasi mudah, kemudian bergerak langkah demi langkah menerusi pengelas pembelajaran mesin tradisional, dan diakhiri dengan membina rangkaian saraf dalam Keras. Kursus ini direka untuk pemula yang mempunyai pemahaman asas tentang pengaturcaraan Python dan ingin memasuki bidang pemprosesan bahasa semula jadi tanpa sebarang pengalaman pembelajaran mesin terdahulu. Mula membaca hari ini untuk menguasai asas-asas pengelasan teks.