Нейросети для анализа текстов

1. Нейронные сети для обработки естественного языка
2. Представление текста в цифровом виде для нейросети
3. Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
4. Представление текста вектором One Hot Encoding
5. Представление текста плотным вектором
6. Рекуррентные нейросети
7. Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью
8. Сети LSTM и GRU
9. LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB
10. Анализируем отзывы YELP сетью LSTM

Полный курс в видеоальбоме: https://vk.cc/aupwM1

#video #neural

🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 17 раз ⏳ 589 сек.
Вводное описание курса "Нейросети для анализа текстов". Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Курс посвящен изучению основ пр...

🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 5 раз ⏳ 794 сек.
В видео рассматриваются различные методы токенизации и векторизации текста для представления его в виде, пригодном для обработки нейросетью. Страни...

🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 2 раз ⏳ 1047 сек.
Применение Keras и TensorFlow для определения тональности текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Рассматривается загр...

🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 456 сек.
Представление текста в виде вектора One Hot Encoding для анализа нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Лекци...

🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 752 сек.
Как использовать плотные векторные представления слов (embeddings) для анализа текста нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/cou...

🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 869 сек.
Лекция по рекуррентным нейронным сетям и их применению для анализа текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

В предыдущи...

🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 374 сек.
Пример использования простой рекуррентной нейронной сети в TensorFlow для анализа тональности отзывов на фильмы из набора IMDB. Страница курса - ht...

🎥 Сети LSTM и GRU | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 902 сек.
Лекция по архитектуре нейронных сетей LSTM и GRU. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

LSTM - Long short-term memory, сети д...

🎥 LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 706 сек.
Демонстрация применения нейронных сетей LSTM и GRU для определения тональности отзывов на фильмы из набора данных IMDB. Страница курса - https://ww...

🎥 Анализируем отзывы YELP сетью LSTM | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 1431 сек.
Определение тональности отзывов из набора данных YELP с помощью нейронной сети LSTM. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Н...

Нейросети для анализа текстов

1. Нейронные сети для обработки естественного языка
2. Представление текста в цифровом виде для нейросети
3. Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
4. Представление текста вектором One Hot Encoding
5. Представление текста плотным вектором
6. Рекуррентные нейросети
7. Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью
8. Сети LSTM и GRU
9. LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB
10. Анализируем отзывы YELP сетью LSTM

Полный курс в видеоальбоме: https://vk.cc/aupwM1

#video #neural

🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 17 раз ⏳ 589 сек.
Вводное описание курса "Нейросети для анализа текстов". Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Курс посвящен изучению основ пр...

🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 5 раз ⏳ 794 сек.
В видео рассматриваются различные методы токенизации и векторизации текста для представления его в виде, пригодном для обработки нейросетью. Страни...

🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 2 раз ⏳ 1047 сек.
Применение Keras и TensorFlow для определения тональности текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Рассматривается загр...

🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 456 сек.
Представление текста в виде вектора One Hot Encoding для анализа нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Лекци...

🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 752 сек.
Как использовать плотные векторные представления слов (embeddings) для анализа текста нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/cou...

🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 869 сек.
Лекция по рекуррентным нейронным сетям и их применению для анализа текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

В предыдущи...

🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 374 сек.
Пример использования простой рекуррентной нейронной сети в TensorFlow для анализа тональности отзывов на фильмы из набора IMDB. Страница курса - ht...

🎥 Сети LSTM и GRU | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 902 сек.
Лекция по архитектуре нейронных сетей LSTM и GRU. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

LSTM - Long short-term memory, сети д...

🎥 LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 706 сек.
Демонстрация применения нейронных сетей LSTM и GRU для определения тональности отзывов на фильмы из набора данных IMDB. Страница курса - https://ww...

🎥 Анализируем отзывы YELP сетью LSTM | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 1431 сек.
Определение тональности отзывов из набора данных YELP с помощью нейронной сети LSTM. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Н...

​Solving Optimization Problems with JAX

🔗 Solving Optimization Problems with JAX
Learn how to use matrix methods to solve complex optimization problems at ease with JAX!

​Solving Optimization Problems with JAX

🔗 Solving Optimization Problems with JAX
Learn how to use matrix methods to solve complex optimization problems at ease with JAX!

🎥 Machine Learning Classification Week 11 Cohort 8
👁 1 раз ⏳ 10961 сек.
Classification is a task that requires the use of machine learning algorithms that learn how to assign a class label to examples from the problem domain. An easy to understand example is classifying emails as “spam” or “not spam.”

There are many different types of classification tasks that you may encounter in machine learning and specialized approaches to modeling that may be used for each.

In this tutorial, you will discover different types of classification predictive modeling in machine learning.

Aft

🎥 Machine Learning Classification Week 11 Cohort 8
👁 1 раз ⏳ 10961 сек.
Classification is a task that requires the use of machine learning algorithms that learn how to assign a class label to examples from the problem domain. An easy to understand example is classifying emails as “spam” or “not spam.”

There are many different types of classification tasks that you may encounter in machine learning and specialized approaches to modeling that may be used for each.

In this tutorial, you will discover different types of classification predictive modeling in machine learning.

Aft

🎥 Introduction to Machine Learning for Mobile Developers
👁 2 раз ⏳ 644 сек.
Speaker: Khanh LeViet
Designation: Developer Advocate, TensorFlow
Topic: Introduction to machine learning for mobile developers

Machine Learning is very different from traditional programming in that you do not define instructions for the computer but letting it learn from examples and find out the instructions by itself. In this session, you will learn about the approach of machine learning and see some examples of how it is used in mobile applications.

*

Want host your virtual meetup next? Reach out to

🎥 Introduction to Machine Learning for Mobile Developers
👁 2 раз ⏳ 644 сек.
Speaker: Khanh LeViet
Designation: Developer Advocate, TensorFlow
Topic: Introduction to machine learning for mobile developers

Machine Learning is very different from traditional programming in that you do not define instructions for the computer but letting it learn from examples and find out the instructions by itself. In this session, you will learn about the approach of machine learning and see some examples of how it is used in mobile applications.

*

Want host your virtual meetup next? Reach out to

​Идентификация зараженных людей с помощью пересечения GPS-треков

🔗 Идентификация зараженных людей с помощью пересечения GPS-треков
В преддверии старта курса «PostgreSQL» подготовили перевод интересной статьи. Во времена пандемии COVID-19 правительства предусматривают жесткие меры по выявле...

​Идентификация зараженных людей с помощью пересечения GPS-треков

🔗 Идентификация зараженных людей с помощью пересечения GPS-треков
В преддверии старта курса «PostgreSQL» подготовили перевод интересной статьи. Во времена пандемии COVID-19 правительства предусматривают жесткие меры по выявле...

​Point2Mesh in PyTorch

Point2Mesh, a technique for reconstructing a surface mesh from an input point cloud.

https://ranahanocka.github.io/point2mesh/

Github: https://github.com/ranahanocka/point2mesh

Paper: https://arxiv.org/abs/2005.11084

🔗 Point2Mesh

​Zonked on Vicodin in the Presidential Race: Generating Fake Headlines With Markov Chains

🔗 Zonked on Vicodin in the Presidential Race: Generating Fake Headlines With Markov Chains
Walking the fine line between satire and reality

​Zonked on Vicodin in the Presidential Race: Generating Fake Headlines With Markov Chains

🔗 Zonked on Vicodin in the Presidential Race: Generating Fake Headlines With Markov Chains
Walking the fine line between satire and reality

​28 мая 2020 пройдёт бесплатный вебинар "Применение машинного обучения для анализа работы процессов".

Мы привыкли к тому, что исполнение процессов и работу исполнителей мы оцениваем посредством KPI. Однако такой подход показывает только часть картины, поскольку KPI позволяют оценивать только те области, над которыми уже установлен контроль. Для выявления новых областей, требующих контроля, необходимы другие данные. Применение техник data mining / process mining позволяет по-другому взглянуть на процессы, провести альтернативный анализ накопленных данных, получить новые представления о возможных узких местах или особенностях исполнения процессов.

Программа:
- Задачи оптимизации процессов
- Возможные сценарии решения задач
- Чего не могут люди
- Чего не стоит ожидать от роботов

Ведущий: Евгений Шилов, Директор по консалтингу Cleverics, ITIL Expert, Leading SAFe 4.0, SAFe 4.0 Agilist, аккредитованный тренер

Начало вебинара: 11.00 (MSK)

https://ml.cleverics.ru/

🔗 CleverTALK

​28 мая 2020 пройдёт бесплатный вебинар "Применение машинного обучения для анализа работы процессов".

Мы привыкли к тому, что исполнение процессов и работу исполнителей мы оцениваем посредством KPI. Однако такой подход показывает только часть картины, поскольку KPI позволяют оценивать только те области, над которыми уже установлен контроль. Для выявления новых областей, требующих контроля, необходимы другие данные. Применение техник data mining / process mining позволяет по-другому взглянуть на процессы, провести альтернативный анализ накопленных данных, получить новые представления о возможных узких местах или особенностях исполнения процессов.

Программа:
- Задачи оптимизации процессов
- Возможные сценарии решения задач
- Чего не могут люди
- Чего не стоит ожидать от роботов

Ведущий: Евгений Шилов, Директор по консалтингу Cleverics, ITIL Expert, Leading SAFe 4.0, SAFe 4.0 Agilist, аккредитованный тренер

Начало вебинара: 11.00 (MSK)

https://ml.cleverics.ru/

🔗 CleverTALK

🎥 Building an End-to-End ML Pipeline for Big Data | INT136C
👁 1 раз ⏳ 1822 сек.
This demo-based session walks through each step in the pipeline, emphasizing best practices ranging from combining Azure Machine Learning with an Apache Spark component, such as Azure Databricks, to managing data and models across environments.


Microsoft Learn -- https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=Build2020_presentation_additionalresources
Microsoft Docs -- https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/?WT.mc_id=Build2020_presentation_

🎥 Building an End-to-End ML Pipeline for Big Data | INT136C
👁 1 раз ⏳ 1822 сек.
This demo-based session walks through each step in the pipeline, emphasizing best practices ranging from combining Azure Machine Learning with an Apache Spark component, such as Azure Databricks, to managing data and models across environments.


Microsoft Learn -- https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=Build2020_presentation_additionalresources
Microsoft Docs -- https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/?WT.mc_id=Build2020_presentation_

​Алгоритм AdaBoost

🔗 Алгоритм AdaBoost
Перевод статьи подготовлен в преддверии старта продвинутого курса «Математика для Data Scienсe». Введение Алгоритм AdaBoost можно использовать для повышения...

​Алгоритм AdaBoost

🔗 Алгоритм AdaBoost
Перевод статьи подготовлен в преддверии старта продвинутого курса «Математика для Data Scienсe». Введение Алгоритм AdaBoost можно использовать для повышения...

​Твой первый шаг в Data Science. Титаник

🔗 Твой первый шаг в Data Science. Титаник
Небольшое вступительное слово Я считаю, что бОльшее количество дел мы бы могли совершать, если бы нам предоставляли пошаговые инструкции, которые скажут что и к...

​Building the Eat or No Eat AI for Managing Weight Loss

🔗 Building the Eat or No Eat AI for Managing Weight Loss
In a previous blog post I wrote about building an AI that could help users track their eating habits. In the concept I proposed using…