Прикладное машинное обучение: НЛП и Flask Web App развертывание

Используйте текстовые данные и узнайте, как использовать модели машинного обучения в Интернете. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия машинного образования и создать и развернуть интерактивные приложения для обработки текста. Вы пройдете путь от написания простых скриптов на Python до разработки полных конвейеров NLP и их развертывания в качестве функциональных веб-сервисов. Благодаря четким письменным объяснениям, структурированным обзорам кода и практическим упражнениям вы освоите основные методы обработки естественного языка и веб-интеграции. Что вы узнаете: 1) Понимание основных концепций машинного обучения, терминологии НЛП и основных рабочих процессов предварительной обработки текста. 2) Очистка и подготовка текстовых данных с использованием регулярных выражений, токенизации, удаления стоп-слов и лемматизации. 3) Создание и оценка моделей анализа настроений с использование Naive Bayes, TextBlob и Vader. 4) Разработайте с нуля движок рекомендаций фильмов на основе контента с использованием метрик текстового сходства. 5) Настройте и создайте легкие веб-приложения с использование фреймворка Flask для обслуживания ваших моделей. 6) Примените современные стандарты упаковки и чистого кодирования Python, чтобы гарантировать, что ваш код машинного обучения готов к производству. Курс начинается с основных определений и основ обработки текста, а затем переходит к классификации настроений и алгоритмам рекомендаций. Наконец, вы узнаете, как обернуть эти модели в веб-приложение Flask и структурировать свой код с использованием современных передовых методов Python. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, веб-разработчиков и новичков программирования, которые хотят узнать, как развернуть модели машинного обучения. Не требуется предыдущий опыт работы с NLP или Flask, хотя полезно базовое знание Python. Начните читать сегодня, чтобы создать и развернуться ваши первые веб-приложения для анализа текста.