Home / Data Science / Kursus/Jasa Sistem Rekomendasi | Word2Vec Membangun Sistem Rekomendasi Semantik Dengan TensorFlow
Kursus/Jasa Sistem Rekomendasi | Word2Vec Membangun Sistem Rekomendasi Semantik Dengan TensorFlow

Kursus/Jasa Sistem Rekomendasi | Word2Vec Membangun Sistem Rekomendasi Semantik Dengan TensorFlow

Word2Vec: Memberi Nama Sistem Rekomendasi Semantik dengan Membangun dan Melatih Model Python Word2vec dengan TensorFlow

Apa yang akan Anda pelajari?

  • Membangun dan Melatih Model Word2vec dengan Python TensorFlow
  • Sistem Rekomendasi Semantik – Proyek Praktis untuk Menyarankan Nama Secara Semantik
  • Source Code *.py File Semua Materi

Persyaratan

  • Tingkat Python: Menengah. Word2Vec ini mengasumsikan bahwa Anda sudah mengetahui dasar-dasar penulisan program Python sederhana dan bahwa Anda umumnya akrab dengan fitur inti Python (struktur data, penanganan file, fungsi, kelas, modul, modul perpustakaan umum, dll.).
  • Python 2.7 atau Python 3.4, 3.5, atau 3.6. Tensorflow tidak secara resmi mendukung Python 3.7.
  • Peserta pelatihan mau belajar. Mereka berlatih pelajaran dan mengirimkan pertanyaan mereka ke bagian Tanya Jawab kursus, dan kami berharap peserta baru memiliki semangat yang sama.

Keterangan

Dalam Kursus Word2Vec ini , Anda akan belajar cara melatih model Python Word2Vec dan menggunakannya untuk menyarankan nama secara semantik berdasarkan satu atau bahkan dua nama yang diberikan .

Kursus Word2Vec ini dimaksudkan untuk menyoroti menarik, bagian substantif membangun word2vec Model Python dengan TensorFlow .

Word2vec adalah sekelompok model terkait yang digunakan untuk menghasilkan Word Embeddings . Embedding vector yang dibuat menggunakan algoritma Word2vec memiliki banyak keunggulan dibandingkan dengan algoritma sebelumnya seperti analisis semantik laten.

Penyisipan kata adalah salah satu representasi kosakata dokumen yang paling populer. Ia mampu menangkap konteks kata dalam dokumen, kesamaan semantik dan sintaksis, hubungan dengan kata lain, dll. Word Embeddings adalah representasi vektor dari kata tertentu.

Cara terbaik untuk memahami suatu algoritma adalah dengan mengimplementasikannya. Jadi, dalam kursus ini Anda akan mempelajari Word Embeddings dengan mengimplementasikannya di library Python, TensorFlow .

Word2Vec adalah salah satu teknik paling populer untuk mempelajari penyisipan kata menggunakan jaringan saraf dangkal . Word2vec adalah model prediksi yang sangat efisien secara komputasi untuk mempelajari penyisipan kata dari teks mentah.

Dalam kursus Word2Vec ini, Anda akan mempelajari Ide di balik Word2Vec:

  1. Ambil jaringan saraf 3 lapis. (1 lapisan input + 1 lapisan tersembunyi + 1 lapisan output)
  2. Beri dia kata dan latih untuk memprediksi kata tetangganya.
  3. Hapus yang terakhir (lapisan keluaran) dan simpan lapisan input dan tersembunyi.
  4. Sekarang, masukkan kata dari dalam kosakata. Keluaran yang diberikan pada lapisan tersembunyi adalah ‘penyematan kata’ dari kata masukan.

Dalam kursus Word2Vec ini kita akan melakukan semua langkah membangun dan melatih model Python Word2vec (termasuk pra-pemrosesan, tokenizing, batching, penataan model Python Word2Vec dan tentu saja melatihnya) menggunakan Python TensorFlow. Terakhir, kita akan menggunakan model Python Word2Vec terlatih untuk menyarankan nama secara semantik berdasarkan satu atau bahkan dua nama yang diberikan.

Untuk siapa kursus ini:

  • Kursus Word2Vec ini ditujukan bagi mereka yang terbiasa dengan Python dan ingin mempelajari cara menggunakan TensorFlow untuk mengimplementasikan Penyematan Word Word2Vec, membangun Sistem Rekomendasi Semantik kehidupan nyata.

About jogjamm@gmail.com

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*

Scroll To Top