[Udemy]Машинное обучение с Python + Big Data - (Курс 12 из 17)

Складчина: [Udemy]Машинное обучение с Python + Big Data - (Курс 12 из 17)

Гость, ты можешь записаться в эту складчину и получить инфопродукт сразу после оплаты, никого не дожидаясь.
---

Обработка естественного языка с помощью глубокого обучения на языке Python

​

Автор: Lazy Programmer Inc.
Формат: транскрибация видео
Продолжительность: ~ 05:04
Перевод: Красный Кут
Тип перевода: Транскрибация с русским переводом
Всего: 45 видео лекции
Готовность: 01.05.19
ДЕМО ПЕРЕВОД

Решил сделать перевод всех курсов Lazy Programmer Inc. о искусственном интеллекте, машинном обучении,- взяв за основу материалы из этой складчины.

Вы также можете изучить на русском языке следующие курсы этого автора:

• 
  
  
  • Linear Regression in Python (Курс 1 из 17)

• 
  
  
  • Logistic Regression in Python (Курс 2 из 17)

• 
  
  
  • Deep Learning in Python (Курс 3 из 17)

• 
  
  
  • Easy Natural Language Processing (NLP) in Python (Курс 4 из 17)

• 
  
  
  • Data Science: Practical Deep Learning in Theano + TensorFlow (Курс 5 из 17)

• 
  
  
  • Data Analytics: SQL for newbs, beginners and marketers (Курс 6 из 17)

• 
  
  
  • Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python (Курс 7 из 17)

• 
  
  
  • Cluster Analysis and Unsupervised Machine Learning in Python (Курс 8 из 17)

• 
  
  
  • Глубокое обучение без учителя на языке Python (Курс 9 из 17)

• 
  
  
  • Машинное обучение без учителя: скрытые марковские модели на языке Python (Курс 10 из 17)

• 
  
  
  • Глубокое обучение: рекуррентные нейронные сети на языке Python (Курс 11 из 17)

ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ

Спойлер

– понимать и применять word2vec;

– понимать метод CBOW в word2vec;

– понимать метод skip-gram в word2vec;

– понимать отрицательную оптимизацию выборки в word2vec;

– понимать и применять метод глобальных векторов (GloVe) с использованием градиентного спуска и чередующихся наименьших квадратов;

– использовать рекуррентные нейронные сети для разметки по частям речи;

– использовать рекуррентные нейронные сети для распознавания именованных сущностей;

– понимать и применять рекурсивные нейронные сети для анализа тональности текста;

– понимать и применять рекурсивные нейронные тензорные сети для анализа тональности текста.

ТРЕБОВАНИЯ

Спойлер

– установить библиотеки Numpy, Matplotlib, Sci-Kit Learn, Theano и TensorFlow (теперь это должно быть очень просто);

– понимать метод обратного распространения ошибки и градиентный спуск, уметь самостоятельно находить производные и записывать уравнения в коде;

– уметь написать код рекуррентной нейронной сети с использованием основных инструментов Theano (или TensorFlow), особенно функции scan;

– уметь написать код нейронной сети прямого распространения с помощью Theano (или TensorFlow);

– полезным будет также опыт в составлении древовидных алгоритмов.

ОПИСАНИЕ

Спойлер

В этом курсе мы углублённо рассмотрим обработку естественных языков (NLP).

Ранее вы познакомились с некоторыми основами, например, что многие проблемы NLP являются лишь обычными задачами машинного обучения и обработки данных, а также с простейшими практическими методами, такими как «мешок слов» и матрицы терм-документ.

Это позволило нам делать некоторые довольно интересные штуки вроде детектора спама, написания стихов, синонимайзера текстов и группирования похожих слов.

В этом курсе я покажу вам, как делать ещё более потрясающие вещи. В курсе мы изучим даже не одну, а целых четыре новых метода.

Первое – это word2vec.

В курсе я покажу, как именно работает word2vec, от теории до практики, и вы увидите, что это в большой степени является применением уже полученных вами ранее навыков.

Word2vec интересен тем, что волшебным образом преобразует слова в векторное пространство, в котором можно найти аналогии, например:

король – мужчина = королева – женщина

Франция – Париж = Англия – Лондон

декабрь – ноябрь = июль – июнь

Мы также рассмотрим метод GLoVe, который тоже находит слова-векторы, но использует методику, называемую матричной факторизацией, являющейся популярным алгоритмом для систем рекомендаций.

Удивительно, но слова-вектора, созданные GLoVe, так же хороши, как и те, которые создаются при помощи word2vec, но при этом методе проще идёт процесс обучения.

Мы также рассмотрим некоторые классические задачи NLP, такие как разметка по частям речи и распознавание именованных сущностей, и используем рекуррентные нейронные сети для их решения. Вы увидите, что практически любая задача может быть успешно решена при помощи нейронных сетей, но при этом вы узнаете и об опасности излишней усложнённости.

И напоследок вы узнаете о рекурсивных нейронных сетях, которые, наконец, помогут нам решить задачу отрицания в анализе тональности текста. Рекурсивные нейронные сети используют то обстоятельство, что предложения имеют древовидную структуру, и мы наконец-то можем отказаться от упрощённого использования «мешка слов».

Все материалы, необходимые для этого курса, могут быть загружены и установлены БЕСПЛАТНО. Основную часть работы мы проделаем в Numpy, Matplotlib и Theano. Я всегда готов ответить на ваши вопросы и помочь в путешествии по науке об обработке данных.

Этот курс сконцентрирован на том, «как создавать и понимать», а не просто «как использовать». Любой может овладеть пользовательским интерфейсом за 15 минут после прочтения соответствующей документации. Речь идёт не о «запоминании фактов», а о «саморазвитии» посредством набора опыта. Курс научит вас, как наглядно видеть, что происходит внутри модели. Если хотите большего, чем просто поверхностного взгляда на модели машинного обучения, - этот курс для вас.

До встречи на занятиях!

 

Добрый вечер!
Подскажите линки на следующие части.
Хотел бы записаться, чтобы не пропустить.

Благодарю!

 

Я думаю что в этом нет проблем Вот @Testimonial всегда мои складчины держит открытыми после их завершения. В моей подписи стоят ссылки на эти курсы Ты можешь в них записаться

 

@Квентин в описании темы не актуальные ссылки. В подписи у @Красный Кут стоят актуальные ссылки

 

Повторы будут ? Всего курса

 

пока не переведу все 18 курсов повторы не планирую делать. Просто покупая мои курсы вы поддерживаете меня для того, чтобы я смог зафиналить всю работу. Я уже 1,5 года эти курсы перевожу.

 

при всем уважении можно было их перевести гораздо быстрее, при том что спрос реально был. Для меня уже почти курсы не актуальны - возможно, 10я часть была последней оплаченной. Я за это время английский подтянул и смотрю в оригинале - раз. Многие, пожалуй, могли сделать так же. Два - стало больше открытой инфы, даже на русском. Три - все устарело, SOTA уже по три раза изменилась, и у автора вышли курсы новые по тем же темам, более углубленные, advanced. пока мы до них доберемся (не доберемся) - они тоже устареют.

 

В резервном списке как минимум 4 человека, которые могут попасть в основной. Организатор, можете помочь сбить взнос? @Testimonial

 

какой смысл сидеть в резерве и платить повышенный взнос?

 

Смысла нет, они просто не ведут складчины в которых записаны.

 

Орг, складчину отодвинуть нельзя ? около 700р - это еще можно понять, но 1300 - как-то многовато.

 

Коллеги если складчина будет отменена я к сожалению уйду из перевода по тематики машинное обучение. Каждый раз провожу складчину и одном тоже все бегут хотят экономить. А то ,что месяца уходят на перевод многие даже об этом и не думают.

 

Все, походу это конец...!

 

Да, как не тоскливо это признавать, скорее пациент мертв чем жив(((

 

ценник пздц конечно, а шкур то сколько посбегало...

 

Не время придаваться унынию! У меня вопрос к знающим: когда реквизиты появятся? Я слежу за складчиной каждый час, чтобы не оказаться в числе тех, кто не успеет из неё выпрыгнуть при отметке 2800 и выше)) Если инфа не появится в ближайшее время, то я очень скоро сквозану отсюда.

 

Не надо так говорить. Многие из этих "шкур", как выговорите, работают за 15-20 тыс рублей. Для многих людей в регионах это не подъемная сумма (есть статьи расходов и поважнее).

 

Это ваши фантазии... По факту у нас сейчас ценник 1800. Каждый сам решает какая цена для него приемлема. Как говориться - хочешь участвуй, не хочешь корову заберем. Кто вам дал право публично оскорблять складчиков?

 

С той же колокольни, вам никто не давал права, чего-то с меня спрашивать.
Дискусс окончен.

Выше, только мое мнение и как говорится - ИМХО.

 

А я с Вас ничего и не спрашиваю. Просто призываю уважать чужое решение, даже если оно идет в разрез с вашим мнением, и воздержаться от оскорбительных высказываний в адрес складчиков. Повторюсь, каждый сам волен решать на какой сумме ему соскочить. Это не запрещено правилами клуба, а вот оскорбления я не думаю что здесь приветствуются(хотя, может я конечно ошибаюсь).