Cơ sở của học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Khi dữ liệu tiếp tục phát triển, việc hiểu cách máy tính học từ các mô hình và xử lý ngôn ngữ con người đã trở thành một kỹ năng thiết yếu cho các nhà phát triển và phân tích hiện đại. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà không có thuật ngữ quá tải. Bằng cách đọc qua các bài học có cấu trúc của chúng tôi, bạn sẽ chuyển từ một người mới bắt đầu tò mò đến một người có thể tự tin giải thích, thiết kế và thực hiện các mô hình học máy cơ bản và các đường ống xử lý văn bản. Bạn sẽ học được gì: Hiểu thuật ngữ chính và các khái niệm cơ bản của việc học có giám sát và không giám thị; Chuẩn bị và dữ liệu văn bản thô sạch bằng cách sử dụng các kỹ thuật tokenization và vectorization hiện đại; Xây dựng và đánh giá các mô hình phân loại bằng cách dùng thư viện dataframe hiện đại. Nghiên cứu các tiến bộ NLP hiện đại, bao gồm một cái nhìn cơ bản về kiến trúc biến đổi. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và trực giác toán học đằng sau học máy trước khi chuyển sang xử lý văn bản thực tế. Bạn sẽ tiến triển một cách có hệ thống từ việc chuẩn bị dữ liệu cơ bản đến đánh giá các đường ống học máy hoàn chỉnh. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, chuyên gia dữ liệu tham vọng và kỹ sư phần mềm tìm kiếm một sự giới thiệu rõ ràng, viết về ML và NLP mà không cần kinh nghiệm trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng của học máy và công nghệ ngôn ngữ.