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
-
خلاصه و مطالعه بیشتر
Summary and Further Study
نمایش نظرات