Descripción
Lleva tus habilidades de procesamiento de texto con Python a otro nivel aprendiendo sobre las últimas técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático con esta guía a todo color
Características clave:
- Aprende a adquirir y procesar datos textuales y a visualizar los hallazgos clave
- Obtén una visión más profunda de los algoritmos y técnicas más utilizados y comprende sus compensaciones
- Implementa modelos para resolver problemas del mundo real y evalúa su rendimiento
Descripción del libro:
Con la creciente demanda de profesionales de aprendizaje automático y programación, es el momento ideal para invertir en el campo. Este libro te ayudará en este empeño, centrándose específicamente en los datos textuales y el lenguaje humano, siguiendo un camino intermedio entre los diversos libros de texto que presentan conceptos teóricos complicados o se centran desproporcionadamente en el código Python.
Una buena metáfora en la que se basa este trabajo es la relación entre un artesano experimentado y su aprendiz. Basándose en el problema actual, el primero elige una herramienta de la caja de herramientas, explica su utilidad y la pone en práctica. Este enfoque te ayudará a identificar al menos un uso práctico para cada método o técnica presentada. El contenido se desarrolla en diez capítulos, cada uno de los cuales discute un estudio de caso específico. Por esta razón, el libro está orientado a la solución. Se acompaña de código Python en forma de cuadernos Jupyter para ayudarte a obtener experiencia práctica. Un patrón recurrente en los capítulos de este libro es ayudarte a obtener cierta intuición sobre los datos y luego implementar y contrastar varias soluciones.
Al final de este libro, podrás comprender y aplicar diversas técnicas con Python para el preprocesamiento de texto, la representación de texto, la reducción de dimensionalidad, el aprendizaje automático, el modelado de lenguaje, la visualización y la evaluación.
Lo que aprenderás:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje automático para texto
- Descubrir cómo se pueden representar los datos textuales y construir modelos de lenguaje
- Realizar análisis exploratorio de datos en corpus de texto
- Utilizar técnicas de preprocesamiento de texto y comprender sus compensaciones
- Aplicar la reducción de dimensionalidad para la visualización y clasificación
- Incorporar y ajustar algoritmos y modelos para el aprendizaje automático
- Evaluar el rendimiento de los sistemas implementados
- Conocer las herramientas para recuperar datos de texto y visualizar el flujo de trabajo de aprendizaje automático
A quién va dirigido este libro:
Este libro está dirigido a profesionales en el área de informática, programación, ciencia de datos, informática, análisis de negocios, estadística, tecnología del lenguaje y más, que buscan un cambio de carrera suave hacia el aprendizaje automático para texto. Los estudiantes de disciplinas relevantes que buscan un libro de texto en el campo se beneficiarán de los aspectos prácticos del contenido y de cómo se presenta la teoría. Finalmente, los profesores que impartan un curso similar podrán elegir temas pertinentes en términos de contenido y dificultad. Se requiere un conocimiento básico de programación en Python para empezar con este libro.
Autor: Nikos Tsourakis
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 31/10/2022
Páginas: 448
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.68 libras
Tamaño: 9.25 pulgadas de alto x 7.50 pulgadas de ancho x 0.91 pulgadas de profundidad
ISBN13: 9781803242385
ISBN10: 1803242388
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
- Informática | Ciencia de datos | Visualización de datos
Este título no es retornable