Удаление [Udemy] Data Science: Natural Language Processing (NLP) in Python [ENG-RUS]

Наука о данных: Обработка естественного языка (NLP) на Python
"Udemy" на русском


​

Автор: Lazy Programmer Inc.

Студия: Udemy

Год: 2023

Продолжительность: 11 часов 51 минут

Язык: Английский

Описание:

В этом курсе вы создадите НЕСКОЛЬКО практических систем с использованием Обработки естественного языка (NLP) - отрасли машинного обучения и науки о данных, которая занимается текстом и речью. Этот курс не является частью моей серии по глубокому обучению, поэтому он не содержит сложной математики - только прямое программирование на Python. Все материалы для этого курса бесплатны.

После краткого обсуждения того, что такое NLP и что с его помошью можно делать, мы начнем создавать очень полезные вещи. Первое, что мы построим, это детектор спама. Вероятно, в наши дни вы получаете очень мало спама по сравнению с началом 2000-х годов, благодаря таким системам.

Далее мы создадим модель для анализа тональности текста, на Python. Это то, что позволяет нам присвоить оценку блоку текста, в которой будет указано, имеет ли он положительный или отрицательный окрас. Люди использовали анализ тональности текста в Твиттере, для предсказаний на фондовом рынке.

Мы рассмотрим некоторые практические инструменты и методы, такие как библиотека NLTK (Natural Language Toolkit) и латентно-семантический анализ (LSA).

Наконец, мы закончим курс созданием программы для рерайтинга статьи. Это очень сложная проблема, и даже лучшие решения в этой области сегодня не дают требуемого результата.
Лекции на эту тему предназначены только для того, чтобы вы понимали с чего начать и чтобы дать вам идеи о том, как вы можете самостоятельно сделать что-то более качественное.
После того, как вы разберетесь, вы сможете использовать этот инструмент для SEO или поисковой оптимизации. Это нужно для интернет-маркетинга и его представители будут счастливы, если вы можете сделать такой инструмент для них!

Этот курс нацелен на создание и понимание, а не просто на то, как использовать. Любой может научиться использовать API(интерфейс программирования приложений) за 15 минут посредством прочтения некоторой документации. Тут мы будем заниматься не запоминанием фактов, а усвоением для себя, посредством экспериментов. Курс научит вас тому, как визуализировать то, что происходит внутри модели. Если вы хотите получить больше, чем просто поверхностный взгляд на модели машинного обучения, этот курс для вас.

Спойлер: Оригинальное описание

In this course you will build MULTIPLE practical systems using natural language processing, or NLP - the branch of machine learning and data science that deals with text and speech. This course is not part of my deep learning series, so it doesn't contain any hard math - just straight up coding in Python. All the materials for this course are FREE.

After a brief discussion about what NLP is and what it can do, we will begin building very useful stuff. The first thing we'll build is a spam detector. You likely get very little spam these days, compared to say, the early 2000s, because of systems like these.

Next we'll build a model for sentiment analysis in Python. This is something that allows us to assign a score to a block of text that tells us how positive or negative it is. People have used sentiment analysis on Twitter to predict the stock market.

We'll go over some practical tools and techniques like the NLTK (natural language toolkit) library and latent semantic analysis or LSA.

Finally, we end the course by building an article spinner. This is a very hard problem and even the most popular products out there these days don't get it right. These lectures are designed to just get you started and to give you ideas for how you might improve on them yourself. Once mastered, you can use it as an SEO, or search engine optimization tool. Internet marketers everywhere will love you if you can do this for them!

This course focuses on "how to build and understand", not just "how to use". Anyone can learn to use an API in 15 minutes after reading some documentation. It's not about "remembering facts", it's about "seeing for yourself" via experimentation. It will teach you how to visualize what's happening in the model internally. If you want more than just a superficial look at machine learning models, this course is for you.

NOTES:

All the code for this course can be downloaded from my github: /lazyprogrammer/machine_learning_examples

In the directory: nlp_class

Make sure you always "git pull" so you have the latest version!


HARD PREREQUISITES / KNOWLEDGE YOU ARE ASSUMED TO HAVE:

• Python coding: if/else, loops, lists, dicts, sets
  
  
• Take my free Numpy prerequisites course (it's FREE, no excuses!) to learn about Numpy, Matplotlib, Pandas, and Scikit-Learn, as well as Machine Learning basics
  
  
• Optional: If you want to understand the math parts, linear algebra and probability are helpful

TIPS (for getting through the course):

• Watch it at 2x.
  
  
• Take handwritten notes. This will drastically increase your ability to retain the information.
  
  
• Ask lots of questions on the discussion board. The more the better!
  
  
• Realize that most exercises will take you days or weeks to complete.
  
  
• Write code yourself, don't just sit there and look at my code.

Страница курса:

Пример перевода:

Курс зарезервировал Larsen, начнёт переводить, после того как запишутся минимум 70-75 человека

 

Курс обновился в 2023 году и стал больше на 4 часа, тему обновил, собираемся на перевод новой версии

 

Добавлен пример перевода