Topic Modeling einfach erklärt (Methode, BERT, Machine Learning) 🔍🧠🤖 скачать в хорошем качестве

Topic Modeling einfach erklärt (Methode, BERT, Machine Learning) 🔍🧠🤖

🎯 Schluss mit peinlichem KI-Standardtext – in meinem Crash-Kurs zeige ich dir, wie du eine Einleitung schreibst, die aus der Masse hervorsticht 👉 https://shribe.de/crash-kurs (kostenlos) ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Hast du dich schon einmal gefragt, wie Netflix genau weiß, welche Serien du magst, oder warum Spotify dir plötzlich genau den Song vorschlägt, den du hören wolltest? Die Antwort heißt: Topic Modeling! Doch auch du kannst diese Methode für deine wissenschaftlichen Projekte nutzen. In diesem Video zeige ich dir Schritt für Schritt, was Topic Modeling eigentlich ist, wie es funktioniert und warum du mit wenig Vorkenntnissen deine Haus- oder Abschlussarbeit mit dieser Machine Learning Methode auf ein neues Level heben kannst. ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🎓 Das große shribe! Abschlussarbeitstraing 🎓 ► https://shribe.de/abschlussarbeitstra... ► https://shribe.de/crash-kurs (kostenlos) ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🤝👥 Lass' dich von mir coachen! 🤝👥 ► https://www.skool.com/schreibwerkstatt ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 📚🤖 Bring deine Literaturrecherche mit Elicit auf das nächste Level 🤖📚 Jetzt kostenlos testen: https://shribe.eu/elicit * ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ ✍️🤖 Spare 20 % bei Jenni AI mit dem Code TIPS20 🤖 ✍️ Jetzt kostenlos testen: https://shribe.eu/jenni * ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 📷🤖 Erstelle dir jetzt professionelle Bewerbungsfotos mit AragonAI - 15% Rabatt mit "SHRIBE" 📷🤖 Hier mehr erfahren: https://shribe.de/aragonAI * ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🔥 E-BOOK: DAS GEHEIMNIS EINER HERAUSRAGENDEN HAUSARBEIT 🔥 ►Premium PDF: https://bit.ly/2CcbhHO ►Amazon Kindle E-Book: https://amzn.to/2CwEVqV ►Taschenbuch: https://amzn.to/2CwEVqV ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 📖 Der Blog-Artikel zum Video 📖 ► https://shribe.de/topic-modeling/ ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 📚 Meine Top Buch-Empfehlungen für's Studium 📚 ► 1. Deep Work https://amzn.to/2Oi1HHO * ► 2. Your Best Year Ever https://amzn.to/2OlIR2v * ► 3. Die Macht der Gewohnheit https://amzn.to/2Wfrpj0 * ► 4. Miracle Morning https://amzn.to/2UNQ3Hl * ► 5. Das Geheimnis einer herausragenden Hausarbeit https://amzn.to/2CwEVqV * 🎧 Mit dem Audible Probe-Abo eines davon kostenlos hören: https://amzn.to/2MbKQaf * ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🛠️ Meine Werkzeugkiste mit den besten Tools für dein Studium: ► http://shribe.de/werkzeugkiste/ ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🎓Daniela Keller's Statistik Akademie 📊🎓 ► https://shribe.de/DanielaKeller * ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🗒️ 1-3 Gratis College-Blöcke pro Semester: ► https://shribe.de/notebuddys * ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 00:00 Intro 00:42 #1 Was ist Topic Modeling? 01:51 #2 Wie kannst du Topic Modeling im Studium nutzen? 02:55 #3 Wie funktioniert Topic Modeling in der Praxis? 04:28 #4 Schritt-für-Schritt-Anleitung 09:49 #5 BERT – State of the Art des Topic Modelings? 11:14 #6 Brauchst du Programmierkenntnisse? 11:50 #7 Häufige Fehler beim Topic Modeling – und wie du sie vermeidest 12:32 Fazit Topic Modeling ist eine computergestützte Forschungsmethode aus dem Bereich des maschinellen Lernens, die dazu dient, versteckte Themenstrukturen in großen Textmengen zu entdecken. Stell dir vor, du hast hunderte Artikel, Bücher oder Social-Media-Posts und möchtest herausfinden, welche zentralen Themen darin behandelt werden. Genau hier kommt Topic Modeling ins Spiel: Es hilft dir, Muster in qualitativen Daten zu erkennen, ohne dass du jeden einzelnen Text komplett lesen musst. Ein sogenanntes „Topic“ ist dabei keine feste Kategorie, sondern eine statistische Verteilung über Wörter, die häufig gemeinsam auftreten. Es liegt also an dir als Forscher oder Forscherin, diesen Clustern eine inhaltliche Bedeutung zu geben abhängig von deiner Fragestellung und dem jeweiligen Kontext. Die bekannteste Technik im Topic Modeling ist das Latent Dirichlet Allocation (LDA). Diese Methode identifiziert automatisch Themen, indem sie Begriffe gruppiert, die häufig zusammen auftreten. In einem nächsten Schritt lassen sich mit Hilfe dieser Cluster inhaltliche Bedeutungen interpretieren, je nach Fragestellung und Textart unterschiedlich. Mittlerweile gibt es noch leistungsstärkere Modelle wie BERT, die auch den Bedeutungszusammenhang einzelner Wörter erfassen können, aber dazu gleich mehr! *Die markierten Links sind Partner-Links, d.h. ich bekomme eine klitzekleine Provision. So kannst du meinen Kanal unterstützen, während sich der Preis für dich nicht ändert. Dieses Video beinhaltet: topic modeling, machine learning, maschinelles lernen, topic modeling erklärt, BERT, topic modeling bert, topic modeling python, quantitative datenanalyse, qualitative datenanalyse, topic modelling #shribe