У нас вы можете посмотреть бесплатно Обзор | Введение в текстовую аналитику с помощью R | Часть 1 | или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Эта серия видеоуроков по науке о данных знакомит зрителей с захватывающим миром текстовой аналитики с использованием программирования на языке R. Как показывает популярность блогов и социальных сетей, текстовые данные не угасают — их объём растёт экспоненциально! Неудивительно, что знание текстовой аналитики критически важно для специалистов по данным, если весь этот объём информации должен быть собран и интегрирован в информационные продукты. Этот обучающий курс по науке о данных содержит вводное описание следующих инструментов и методов: – Токенизация, стемминг и n-граммы – Модели «мешка слов» и векторного пространства – Разработка признаков для текстовых данных (например, косинусное сходство между документами) – Извлечение признаков с помощью сингулярного разложения (SVD) – Обучение моделей классификации с использованием текстовых данных – Оценка точности обученных моделей классификации Обзор этой серии видеоуроков представляет собой введение в текстовую аналитику в целом и то, чего следует ожидать от обучения. В книге также подробно рассматриваются следующие темы: – Обзор набора спам-данных, используемого в серии – Загрузка данных и первоначальная очистка данных – Некоторый начальный анализ данных, проектирование признаков и визуализация данных Набор данных Kaggle: https://www.kaggle.com/uciml/sms-spam... Данные и код R, используемые в этой серии, доступны здесь: https://code.datasciencedojo.com/data... Содержание: 0:00 Введение 11:06 Пакеты 13:21 Чтение CSV 17:04 Поиск недостающих данных 19:05 Исследование данных 23:14 Длина текста -- В Data Science Dojo мы убеждены, что наука о данных доступна каждому. Наши тренинги по науке о данных прошли более 10 000 сотрудников из более чем 2500 компаний по всему миру, включая многих лидеров в сфере технологий, таких как Microsoft, Google и Facebook. Подробнее на сайте: https://hubs.la/Q01Z-13k0 💼 Научитесь создавать приложения на базе LLM всего за 40 часов в нашем учебном лагере по большим языковым моделям: https://hubs.la/Q01ZZGL-0 💼 Начните свой путь в мире данных в нашем высокорейтинговом учебном лагере по науке о данных: https://hubs.la/Q01ZZDpt0 💼 Освойте Python для науки о данных, аналитики, машинного обучения и инженерии данных: https://hubs.la/Q01ZZD-s0 💼 Исследуйте, анализируйте и визуализируйте данные с помощью Power BI Desktop: https://hubs.la/Q01ZZF8B0 -- Раскройте свой потенциал в науке о данных БЕСПЛАТНО! Погрузитесь в наши обучающие материалы, мероприятия и курсы уже сегодня! 📚 Изучите основы науки о данных и аналитики с помощью наших обучающих материалов: https://hubs.la/Q01ZZJJK0 📚 Будьте в курсе последних новостей в области науки о данных, подпишитесь на нашу рассылку прямо сейчас: https://hubs.la/Q01ZZBy10 📚 Общайтесь с другими специалистами по науке о данных и специалистами по искусственному интеллекту на наших мероприятиях сообщества: https://hubs.la/Q01ZZLd80 📚 Ознакомьтесь с нашими бесплатными курсами по науке о данных: https://hubs.la/Q01ZZMcm0 📚 Получайте ежедневную порцию знаний по науке о данных в наших популярных блогах: https://hubs.la/Q01ZZMWl0 -- 📱 Ссылки на социальные сети Свяжитесь с нами: / data-science-dojo Подпишитесь на нас: / datasciencedojo Будьте в курсе событий: / data_science_dojo Подпишитесь на нас: / datasciencedojo Найдите нас: https://www.threads.net/@data_science... -- Также присоединяйтесь к нашим сообществам: LinkedIn: / 13601597 Twitter: / 1677363761399865344 Facebook: / aiandmachinelearningforeveryone Vimeo: https://vimeo.com/datasciencedojo Discord: / discord _ Хотите поделиться своими знаниями в области науки о данных? Расширяйте свой профиль и делитесь знаниями с нашим сообществом: https://hubs.la/Q01ZZNCn0 #textanalytics #rprogramming