Zastosowane uczenie maszynowe: wdrażanie aplikacji NLP i Flask Web

Odblokuj moc danych tekstowych i dowiedz się, jak ożywić modele uczenia maszynowego w sieci.Ten kurs tekstowy prowadzi od podstawowych koncepcji uczenia się maszyn do tworzenia i wdrażania interaktywnych aplikacji do przetwarzania tekstu. Będziesz przechodzić od pisania podstawowych skryptów Pythona do opracowywania kompletnych potoków NLP i wdrażania ich jako funkcjonalnych usług internetowych.Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom, uporządkowanym przewodnikom po kodzie i praktycznym ćwiczeniom opanujesz podstawowe techniki przetwarzania języka naturalnego i integracji sieciowej. Czego się nauczysz: 1) Zrozumienie podstawowych pojęć uczenia maszynowego, terminologii NLP i podstawowych przepływów pracy wstępnego przetwarzania tekstu. 2) Oczyść i przygotuj dane tekstowe za pomocą wyrażeń regularnych, tokenizacji, usuwania słów zatrzymujących i lematyzowania.3) Buduj i oceniaj modele analizy sentymentu za pomoca Naive Bayes, TextBlob i Vader. 4) Opracuj od podstaw silnik rekomendacji filmów oparty na treści przy użyciu metryk podobieństwa tekstu. 5) Skonfiguruj i zbuduj lekkie aplikacje internetowe za pomocą platformy Flask, aby obsługiwać swoje modele 6) Zastosuj nowoczesne pakowanie Pythona i czyste standardy kodowania, aby zapewnić, że kod uczenia maszynowego jest gotowy do produkcji. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i podstaw przetwarzania tekstu, zanim przejdziesz do algorytmów klasyfikacji sentymentu i rekomendacji.Na koniec dowiesz się, jak owinąć te modele w aplikacji internetowej Flask i uporządkować kod przy użyciu nowoczesnych najlepszych praktyk Pythona. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, programistów internetowych i początkujący programisci, którzy chcą nauczyć się wdrażać modele uczenia maszynowego.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z NLP lub Flask, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować i wdrożyć swoje pierwsze aplikacje internetowe do analizy tekstu.