LEWI.RU

Сегодня:
Карта сайта Контакты Главная
Скрыть рекламный блок

Календарь

Архив новостей

Ноябрь 2024 (3028)
Октябрь 2024 (3995)
Сентябрь 2024 (3419)
Август 2024 (1993)
Июль 2024 (2587)
Июнь 2024 (3850)

Сенсации

Наши партнеры

Авторизация

Опрос

Каким интернетом вы пользуетесь ? [Все опросы]


Счетчики


[noleech] Яндекс.Метрика [/noleech]

Сенсации

Наши партнеры

НОВЫЕ ОБНОВЛЕНИЯ НА САЙТЕ !!!

ВНИМАНИЕ !!! ОБЪЯВЛЕНИЕ !!!

БОЛЕЕ 600 ОНЛАЙН ИГР НА ЛЮБОЙ ВКУС ! МНОЖЕСТВО КАТЕГОРИЙ ! ВОЗМОЖНОСТЬ СКАЧАТЬ ИЛИ ДОБАВИТЬ В ПОПУЛЯРНЫЕ СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ ОДНОКЛАССНИКИ, ВКОНТАКТЕ, FACEBOOK...!

==>>> ПЕРЕЙТИ К ИГРАМ
Раздел: Книги

Скачать Прикладной анализ текстовых данных на Python

АвторАвтор: Hottei83 | ДатаДата: 30 октября 2021 | Нашли ошибку?
Прикладной анализ текстовых данных на Python

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.

Название: Прикладной анализ текстовых данных на Python
Год: 2019
Автор: Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда
Издательство: Питер
Жанр: программирование, разработка, компьютерная литература
Количество страниц: 368
Формат: PDF, DJVU, RTF
Язык: Русский
Размер: 282.29 Mb

Скачать Прикладной анализ текстовых данных на Python
{lop-1}{esp-block-1}
[related-news]

Другие новости на эту тему:

    {related-news}
[/related-news]
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Информация

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Посетителям:
Здесь вы можете скачать бесплатно, без регистрации и смс программы, игры, windows, музыку, софт, Русскую рыбалку, взлом и секреты одноклассников и вконтакте, книги, Total Commander, Yasu, скрипты, скачать ключи к kaspersky и drweb, crack, photoshop, трейнеры и nocd для игр, и многое другое. Играть во флеш игры онлайн. На сайте представлено множество полезной информации.
Welcome to our site. Here you will not find the information on cars and motorcycles, currencies and quotations of securities, the real estate, insurance, the medical, political, financial, legal and other information which are not concerning a software and the multimedia data. For us you can find and download free of charge, without what or registrations - the newest films, fresh music in format MP3, flash games, breaking and the secrets of my classmates and VKontakte, novelties of games for PC and the consoles, interesting and beneficial programs and utilities as from eminent manufacturers of a software, and to anybody unknown programmers. You can always download under links from our site of Windows XP, Vista, Windows 7 Seven, Microsoft Office with the newest upgrades, Adobe Photoshop, 3D Studio Max, AutoCAD, Total Commander, Kaspersky Anti Virus, Kaspersky Internet Security, DrWEB and other known antiviruses, wall-paper for a desktop, e-books, scripts for web designers, trainers, Nocd, cracks and keygens to programs, serial keys and many other things.
Правообладателям:
Все материалы найдены на просторах сети интернет как свободно распространяемые и выложены исключительно в ознакомительных целях. Если вы являетесь законным правообладателем какого либо продукта и против его размещения на данном сайте, сообщите нам и мы немедленно удалим данный материал. Администрация сайта не несет ответственности за действия посетителей, нарушающих авторские права.
All materials are found on open spaces of a network the Internet as freely extended and laid out exclusively in the fact-finding purposes. If you are what lawful legal owner or a product and against its placing on the given site, inform us and we will immediately remove the given material. The administration of a site does not bear responsibility for actions of the visitors breaking copyrights.