Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea oferă un ghid cuprinzător pentru analiza sentimentelor și a emoțiilor utilizând învățarea automată, cu un accent puternic pe preprocesarea datelor și pe modelele avansate. Deși oferă perspective practice și aplicații din lumea reală, unii cititori consideră că îi lipsește profunzimea în special în analiza emoțiilor, comparativ cu alte resurse.
Avantaje:Ghid aprofundat privind analiza sentimentelor și a emoțiilor, accent puternic pe preprocesarea datelor, secțiuni perspicace privind învățarea profundă și transformatoarele, exemple practice în Python, util pentru îmbunătățirea competențelor NLP, potrivit pentru oamenii de știință de date și dezvoltatorii Python.
Dezavantaje:Accentuează puternic învățarea automată și NLP asupra analizei emoțiilor, poate să nu ofere noi abordări ale analizei sentimentelor și emoțiilor pentru cititorii experimentați, percepută ca fiind lipsită de profunzime în domeniul specific al analizei emoțiilor.
(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Machine Learning for Emotion Analysis in Python: Build AI-powered tools for analyzing emotion using natural language processing and machine learning
Conținutul cărții:
Începeți călătoria dvs. de analiză a emoțiilor cu acest ghid pas cu pas pentru succesul științei datelor
Caracteristici principale:
⬤ Descoperiți mecanismele interne ale fluxului de lucru al analizei emoționale de la un capăt la altul.
⬤ Explorați utilizarea diferitelor modele ML pentru a extrage informații semnificative din date.
⬤ Perfecționați-vă meseria prin construirea și ajustarea modelelor complexe de analiză a emoțiilor cu proiecte practice.
⬤ Cumpărarea cărții tipărite sau Kindle include o carte electronică PDF gratuită.
Descrierea cărții:
Inteligența artificială și învățarea automată sunt tehnologiile viitorului, iar acesta este momentul perfect pentru a exploata potențialul lor și a adăuga valoare afacerii dvs. Machine Learning for Emotion Analysis in Python vă ajută să utilizați aceste tehnologii de ultimă oră în sistemul dvs. de feedback pentru clienți și, la rândul dvs., să vă dezvoltați afacerea exponențial.
Cu această carte, vă veți însuși abilitățile fundamentale în știința datelor și le veți dezvolta în domeniul captivant al analizei emoțiilor. Urmând o abordare practică, veți transforma feedback-ul clienților în informații semnificative, ajutându-vă să luați decizii de afaceri inteligente și bazate pe date.
Cartea vă va ajuta să înțelegeți cum să preprocesați datele, să construiți un set de date util și să asigurați o calitate de top a datelor. Odată ce sunteți pregătit pentru succes, veți explora tehnici ML complexe, descoperind conceptele de rețele neuronale profunde, mașini vectoriale de suport, probabilități condiționate și multe altele. În cele din urmă, veți dobândi cunoștințe practice folosind cazuri de utilizare aprofundate care arată cum rezultatele experimentale pot fi transformate în exemple din viața reală și cum explorarea emoțiilor poate ajuta la urmărirea schimbărilor pe termen scurt și lung în opinia publică.
Până la sfârșitul acestei cărți, veți fi bine echipat pentru a utiliza mineritul și analiza emoțiilor pentru a conduce deciziile de afaceri.
Ce veți învăța:
.
⬤ Distingeți între analiza sentimentelor și analiza emoțiilor.
⬤ Master preprocesarea datelor și asigurarea de intrare de înaltă calitate.
⬤ Extindeți utilizarea surselor de date prin transformarea datelor.
⬤ Desenați modele care utilizează tehnici de învățare profundă de ultimă oră.
⬤ Descoperiți cum să reglați hiperparametrii modelelor dumneavoastră.
⬤ Explorați utilizarea naive Bayes, SVM, DNN și transformatoare pentru cazuri de utilizare avansate.
⬤ Practicați-vă abilitățile nou dobândite prin lucrul pe scenarii din lumea reală.
Pentru cine este această carte:
Această carte este destinată oamenilor de știință din domeniul datelor și dezvoltatorilor Python care doresc să obțină informații despre feedback-ul clienților pentru produsul, compania, marca, guvernarea lor și multe altele. Cunoștințele de bază de machine learning și programare Python sunt obligatorii.
