مطالب پیشنهادی از سراسر وب

آموزش اصولی پیش بینی ها و تحلیل متن با پایتون

دسته بندی ها: آموزش پایتون (Python) ، آموزش های لینکدین (LinkedIn) ، آموزش هوش مصنوعی (AI)

متن منبعی غنی از آگاهی برای بسیاری از کسب و کارها می باشد. وب سایت ها، رسانه های اجتماعی، ایمیل ها و گفتگوها همگی حاوی داده هایی ارزشمند از مشتری هستند. اما برای به دست آوردن نتیجه بهتر، باید بتوانید مقادیر زیادی از متن بدون ساختار را تحلیل کنید. متن کاوی یکی از مهارت های ضروری برای هرکسی است که با کلان داده و علم داده سر و کار دارد. در این دوره تکنیک های استخراج متن، پاکسازی و پردازش متن با استفاده از پایتون و کتابخانه های scikit-Learn و nltk آموزش داده می شود. مربی Kumaran Ponnambalam نحوه انجام تجزیه و تحلیل متن را با استفاده از تکنیک های رایج مانند word cloud و تحلیل احساسات توضیح می دهد. او سپس نشان می دهد که چگونه می توان با استفاده از خوشه بندی، طبقه بندی و توصیه ها، پیش بینی هایی در مورد داده های متنی انجام داد. در طول دوره، او مفاهیم مهم تحلیلی متن مانند lemmatization و n-gram را معرفی می کند.

 

 

نتیجه گیری

آیا این نوشته را دوست داشتید؟
Linkedin Text Analytics and Predictions with Python Essential Training Author:Kumaran Ponnambalam Duration:0:35:32 Level:INTERMEDIATE

Text is a rich source of insights for businesses. Websites, social media, emails, and chats all contain valuable customer data. But to reap the rewards, you need to be able to analyze large amounts of unstructured text. Text mining is an essential skill for anyone working in big data and data science. This course teaches text-mining techniques to extract, cleanse, and process text using Python and the scikit-learn and nltk libraries. Kumaran Ponnambalam explains how to perform text analytics using popular techniques like word cloud and sentiment analysis. He then shows how to make predictions with text data using clustering, classification, and recommendations—otherwise known as predictive text. Along the way, he introduces important text analytics concepts such as lemmatization and n-grams.

پیشنهاد آموزش مرتبط در فرادرس