Beginning of dialog window. Escape will cancel and close the window.
End of dialog window.
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.
توضیحات دوره:
این دوره بردارهای ویژگی متن و سند را که می تواند به مدل های یادگیری ماشین منتقل شود ، مدل سازی موضوع با استفاده از تجزیه و تحلیل معنای نهفته ، تخصیص پنهان دیریشله ، ضریب ماتریس غیر منفی و استخراج کلمات کلیدی با استفاده از RAKE بحث می کند. بخش بزرگی از جذابیت مدل های یادگیری عمیق توانایی آنها در کار با انواع داده های غیر ساختاری مانند متن ، عکس و فیلم است. با این حال چنین مدل هایی فقط به خوبی بردارهای مشخصه ای هستند که روی آنها کار می کنند. در این دوره ، استخراج داده از متن ، شما توانایی ساخت بردارهای ویژگی بسیار بهینه و کارآمد از داده های متنی و اسنادی را خواهید داشت. ابتدا یاد خواهید گرفت که چگونه اسناد را به عنوان داده های عددی با استفاده از شناسه های عددی ساده برای کلمات منفرد و همچنین روش های ظریف تری مانند فرکانس اصطلاح و فرکانس سند معکوس نشان دهید. در مرحله بعدی ، شما نحوه انجام مدل سازی موضوع را با استفاده از تکنیک هایی مانند تحلیل معنایی نهفته ، تخصیص پنهان دیریشله و فاکتوراسیون ماتریس غیر منفی کشف خواهید کرد. سرانجام ، شما نحوه اجرای استخراج کلمات کلیدی را با استفاده از یک الگوریتم محبوب - RAKE کشف خواهید کرد. پس از اتمام این دوره ، مهارت و دانش لازم را برای ساخت بردارهای ویژگی کارآمد و بهینه شده از یک مجموعه بزرگ سند و استفاده از بردارهای ویژگی در ساخت مدل های قدرتمند یادگیری ماشین خواهید داشت.
سرفصل ها و درس ها
بررسی اجمالی دوره
Course Overview
بررسی اجمالی دوره
Course Overview
مدل سازی متن با استفاده از پردازش زبان طبیعی
Modeling Text Using Natural Language Processing
بررسی اجمالی ماژول
Module Overview
پیش نیازها و طرح کلی دوره
Prerequisites and Course Outline
استخراج داده ها از متن
Mining Data from Text
نمایش عددی متن: یک رمزگذاری داغ
Numeric Representations of Text: One Hot Encoding
نمایش عددی متن: رمزگذاری های مبتنی بر فرکانس
Numeric Representations of Text: Frequency Based Encodings
نمایش عددی متن: پیش بینی های تعبیه شده بر اساس
Numeric Representations of Text: Prediction Based Embeddings
ویژگی هاشینگ
Feature Hashing
Bag of Words: کیسه N گرم
Bag of Words: Bag of N Grams
نصب و راه اندازی
Install and Setup
نمایش مبتنی بر فرکانس با استفاده از کیسه کلمات و کیسه مدل N گرم
Frequency Based Representation Using Bag of Words and Bag of N Grams Model
ارائه اسناد با استفاده از امتیازات TFIDF و ویژگی های هش
Representing Documents Using TFIDF Scores and Feature Hashes
خلاصه ماژول
Module Summary
مدل های طبقه بندی ساختمان با استفاده از داده های متنی
Building Classification Models Using Text Data
بررسی اجمالی ماژول
Module Overview
طبقه بندی کننده Naive Bayes
Naive Bayes Classifier
تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از طبقه بندی Naive Bayes
Sentiment Analysis Using the Naive Bayes Classifier
خطوط لوله را برای ساخت ویژگی ها یاد بگیرید
scikit-learn Pipelines to Build Features
طبقه بندی چند کلاسه
Multiclass Classification
خلاصه ماژول
Module Summary
درک مدل سازی موضوع
Understanding Topic Modeling
بررسی اجمالی ماژول
Module Overview
مدل سازی موضوع
Topic Modeling
الگوریتم های مدل سازی موضوع
Topic Modeling Algorithms
خلاصه ماژول
Module Summary
پیاده سازی مدل سازی موضوع
Implementing Topic Modeling
بررسی اجمالی ماژول
Module Overview
تخصیص پنهان دیریکلت: مدلسازی مبحث با مجموعه عناوین روزنامه
Latent Dirichlet Allocation: Topic Modeling with the Newspaper Headlines Dataset
تجسم تکالیف مبحث با استفاده از آموزش چند منظوره برای کاهش ابعاد
Visualizing Topic Assignments Using Manifold Learning to Reduce Dimensions
تخصیص پنهان دیریکلت: مدل سازی مبحث با مجموعه داده DBPedia
Latent Dirichlet Allocation: Topic Modeling with the DBPedia Dataset
تجسم مباحث با استفاده از آموزش چند منظوره برای کاهش ابعاد
Visualizing Topics Using Manifold Learning to Reduce Dimensions
تجسم مدل مبحث تعاملی با استفاده از PyLDAVis
Interactive Topic Model Visualization Using PyLDAVis
ضریب ماتریس غیر منفی: مدلسازی مبحث با مجموعه داده DBPedia
Non-negative Matrix Factorization: Topic Modeling with the DBPedia Dataset
تجسم مبحث تعاملی با استفاده از بوکه
Interactive Topic Visualization Using Bokeh
نمایه سازی معنایی نهفته: متن پیش پردازش
Latent Semantic Indexing: Preprocessing Text
مدل سازی مفهوم با استفاده از LSI
Concept Modeling Using LSI
خلاصه ماژول
Module Summary
درک و اجرای استخراج کلمه کلیدی
Understanding and Implementing Keyword Extraction
بررسی اجمالی ماژول
Module Overview
درک RAKE برای استخراج کلمه کلیدی
Understanding RAKE for Keyword Extraction
استخراج کلمه کلیدی با استفاده از RAKE
Keyword Extraction Using RAKE
Janani Ravi یک معمار و مهندس داده خبره Google cloud است.
جنانی مدرک کارشناسی ارشد خود را در رشته مهندسی برق از دانشگاه استنفورد دریافت کرد و برای مایکروسافت، گوگل و فلیپ کارت کار کرده است. او یکی از بنیانگذاران Loonycorn است، یک استودیوی محتوا که بر ارائه محتوای با کیفیت بالا برای توسعه مهارت های فنی متمرکز است، جایی که او عشق خود را به فناوری با اشتیاق خود به تدریس ترکیب می کند.
نمایش نظرات