×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Applied Text Analysis with Python. Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
Applied Text Analysis with Python. Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda - okladka książki

Applied Text Analysis with Python. Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda - okladka książki

Applied Text Analysis with Python. Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda - audiobook MP3

Applied Text Analysis with Python. Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda - audiobook CD

Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
332
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi

Ebook (186,15 zł najniższa cena z 30 dni)

219,00 zł (-15%)
186,15 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(186,15 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

From news and speeches to informal chatter on social media, natural language is one of the richest and most underutilized sources of data. Not only does it come in a constant stream, always changing and adapting in context; it also contains information that is not conveyed by traditional data sources. The key to unlocking natural language is through the creative application of text analytics. This practical book presents a data scientist’s approach to building language-aware products with applied machine learning.

You’ll learn robust, repeatable, and scalable techniques for text analysis with Python, including contextual and linguistic feature engineering, vectorization, classification, topic modeling, entity resolution, graph analysis, and visual steering. By the end of the book, you’ll be equipped with practical methods to solve any number of complex real-world problems.

  • Preprocess and vectorize text into high-dimensional feature representations
  • Perform document classification and topic modeling
  • Steer the model selection process with visual diagnostics
  • Extract key phrases, named entities, and graph structures to reason about data in text
  • Build a dialog framework to enable chatbots and language-driven interaction
  • Use Spark to scale processing power and neural networks to scale model complexity

Wybrane bestsellery

O'Reilly Media - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint