مطالب پیشنهادی از سراسر وب

تحلیل احساسات از طریق یادگیری عمیق با Keras و پایتون

دسته بندی ها: آموزش یادگیری عمیق (Deep Learning) ، آموزش پایتون (Python) ، آموزش های Packtpub ، آموزش هوش مصنوعی (AI)

آیا می خواهید یاد بگیرید که چگونه تحلیل احساسات را انجام دهید؟ در هر حوزه کاری که فعالیت می کنید، تقریباً همیشه باید پاسخ مثبت باشد. هر شرکتی روی کره زمین می خواهد بداند که مشتریانش در مورد محصولات و خدماتش چه احساسی دارند - و تحلیل احساسات ساده ترین و دقیق ترین راه برای یافتن پاسخ این سوال است.
با یادگیری انجام تحلیل احساسات، خود را برای هر شرکتی بسیار ارزشمند خواهید کرد، به ویژه کسانی که علاقه مند به تضمین کیفیت محصولات خود هستند و کسانی که با هوش تجاری کار می کنند. و امروزه این موضوع تقریبا همه شرکت های بزرگ و کوچک، معقول به نظر می رسد.
ما در این دوره، انجام تحلیل احساسات را آسان می کنیم. در اولین ویدئو، یک موتور تحلیل احساسات با کمتر از 60 خط را معرفی می کنیم که می تواند تحلیل احساسات درجه صنعتی را انجام دهد. سپس بقیه دوره را به توضیح این 60 خط بسیار قدرتمند می پردازیم تا درک کاملی از کد به دست آورید. بعد از اتمام این دوره، بلافاصله می توانید این سیستم را به پایپ لاین های فعلی خود متصل کنید تا تحلیل احساسات متنی را که می توانید روی آن قرار دهید، انجام دهید.
این یکی از دلایلی است که شما باید از پایتون برای تحلیل احساسات استفاده کنید و نه برخی دیگر از زبان های علم داده مانند R. اگر برای تحلیل احساسات با R کار می کنید، هنوز باید تلاش زیادی کنید تا این مهارت را به بازار عرضه کنید. اگر موتور تحلیل احساسات خود را در پایتون می نویسید، قرار دادن کد شما در محصول نهایی کسب و کارتان آسان است.
دومین نکته مهم برای تحلیل احساسات این است که آخرین داستان های موفقیت سعی در انجام آن با دست ندارند. در عوض، شما یک ماشین را آموزش می دهید تا این کار را برای شما انجام دهد. به همین دلیل است که ما در این دوره از تحلیل احساسات عمیق استفاده می کنیم: شما یک مدل یادگیری عمیق را آموزش خواهید داد تا تحلیل احساسات را برای شما انجام دهد. به این ترتیب، شما بسیار کم تلاش می کنید و تحلیل احساسات استاندارد صنعت را می گیرید - و می توانید بعداً موتور خود را به سادگی با استفاده از یک مدل بهتر به محض اینکه با تلاش کم در دسترس قرار گرفت، بهبود بخشید.
تمام فایل های کد از اینجادر دسترس هستند.

مرور مجدد مدل تحلیل احساسات

آیا این نوشته را دوست داشتید؟
Packt Sentiment Analysis through Deep Learning with Keras and Python Duration:2 hours 53 minutes

Do you want to learn how to perform sentiment analysis? The answer should almost always be yes if you are working in any business domain. Every company on the face of the earth wants to know what its customers feel about its products and services — and sentiment analysis is the easiest and most accurate way of finding out the answer to this question.
By learning to perform sentiment analysis, you will make yourself invaluable to any company, especially those who are interested in quality assurance of their products and those working with business intelligence; and this is almost all sensible companies, large and small, nowadays.
In this course, we make it easy to perform sentiment analysis. In the very first video, we introduce a sentiment analysis engine of fewer than 60 lines that can perform industry-grade sentiment analysis. We then spend the rest of the course explaining these very powerful 60 lines so that you have a thorough understanding of the code. After you are done with this course, you will immediately be able to plug this system into your existing pipelines to perform sentiment analysis of any text you can throw at it.
That is one of the reasons you should use Python for sentiment analysis and not some other data science language such as R. If you work with R for sentiment analysis, you still have to put in a lot of effort to take this skill to the market. If you write your sentiment analysis engine in Python, incorporating your code into your final business product is dead easy.
The second important tip for sentiment analysis is that the latest success stories do not try to do it by hand. Instead, you train a machine to do it for you. That is why we use deep sentiment analysis in this course: you will train a deep-learning model to do sentiment analysis for you. That way, you put in very little effort and get industry-standard sentiment analysis — and you can improve your engine later by simply utilizing a better model as soon as it becomes available with little effort.
All the code files are placed at
https://github.com/PacktPublishing/Sentiment-Analysis-through-Deep-Learning-with-Keras-and-Python

پیشنهاد آموزش مرتبط در فرادرس