Training Pelatihan Kursus Jasa Machine Learning | NLP Python Machine Learning Essential Training

Dengan bertambahnya jumlah data yang tersedia untuk umum dan peningkatan fokus pada data teks tidak terstruktur, pemahaman tentang cara membersihkan, memproses, dan menganalisis data teks itu sangat berharga. Jika Anda memiliki pengalaman dengan Python dan minat pada pemrosesan bahasa alami (NLP), kursus ini dapat memberi Anda pengetahuan yang Anda butuhkan untuk mengatasi masalah kompleks menggunakan pembelajaran mesin. Kami memberikan ringkasan singkat tentang konsep pemrosesan bahasa alami dasar (NLP), mencakup teknik pembersihan data dan vektorisasi tingkat lanjut, dan kemudian mempelajari lebih dalam pembuatan pengklasifikasi pembelajaran mesin. Selama langkah terakhir ini, Kami menunjukkan cara membuat dua jenis model pembelajaran mesin, serta cara mengevaluasi dan menguji variasi model tersebut.

Tujuan pembelajaran

• Menjelaskan definisi NLP.
• Jelaskan proses tokenisasi.
• Identifikasi tujuan vektorisasi.
• Kenali hasil lemmatisasi.
• Rangkum karakteristik TF-IDF.
• Tentukan akurasi dalam hal metrik evaluasi.
• Ingat kembali tiga manfaat menggunakan metode ansambel.

Kurikulum Kursus :

1. Apa itu NLP dan NLTK?
2. Pengaturan dan ikhtisar NLTK
3. Membaca dalam data teks
4. Menjelajahi dataset
5. Apa itu ekspresi reguler?
6. Mempelajari cara menggunakan ekspresi reguler
7. Penggantian ekspresi reguler
8. Pipeline machine learning
9. Penerapan: Menghapus tanda baca
10. Implementasi: Tokenisasi
11. Implementasi: Menghapus kata-kata berhenti
12. Memperkenalkan stemming
13. Menggunakan stemming
14. Memperkenalkan lemmatizing
15. Menggunakan lemmatizing
16. Memperkenalkan vectorizing
17. Hitung vektorisasi
18. Vektorisasi N-gram
19. Pembobotan frekuensi dokumen terbalik
20. Memperkenalkan rekayasa fitur
21. Pembuatan fitur
22. Evaluasi fitur
23. Mengidentifikasi fitur untuk transformasi
24. Transformasi kekuatan Box-Cox
25. Apa itu pembelajaran mesin?
26. Metrik validasi silang dan evaluasi
27. Pengenalan random forest
28. Membangun model random forest
29. Random Forest dengan set uji pisahan
30. Model Random Forest dengan pencarian grid
31. Evaluasi kinerja model Random Forest
32. Memperkenalkan peningkatan gradien
33. Pencarian kisi yang meningkatkan gradien
34. Evaluasi kinerja model peningkatan gradien
35. Pemilihan model: Persiapan data
36. Pemilihan model: Hasil
37. Selesai