Natural Language Processing with Deep Learning in Python

[Vasquez]

Natural Language Processing with Deep Learning in Python
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 44100 Hz, 2ch | 3.12 GB
Duration: 13 hours | Genre: eLearning Video | Language: English

Guía completa sobre la obtención y la Aplicación de word2vec, Guante, word Inserción, y de Análisis de emociones con recursiva de las Redes.

Entender e implementar, word2vec

Entender skip Gramos De Método en word2vec

Guía Completa sobre la obtención y la Aplicación de word2vec, Guante, word Inserción, y de Análisis de emociones con recursiva Redes.
¿Qué vas a aprender?
Entender e implementar, word2vec
Comprensión de la CBOW Método en word2vec
Entender, skip Gramos De Método en word2vec
Entender la negativa de muestreo Optimización en word2vec
Entender y poner en práctica un Guante con gradient descent y alternating-least-squares
recurrentes de las Redes neuronales para parts-of-speech tagging
recurrentes de las Redes neuronales para la (named entity recognition)
Entender e implementar recursiva de Redes neuronales para la de Análisis de emociones
Entender e implementar recursiva neuronal tensor de Redes de Análisis de emociones
Requisitos
Instale Numpy, Matplotlib, Sci-Kit de Aprender, Theano, y TensorFlow (debe ser extremadamente fácil ahora)
Entender, el RETORNO y la gradient descent, puede deducir y código de las Ecuaciones en Su propia
Código de un recurrentes de la Red neuronal de regelgeometrien en Theano (o Tensorflow), ante todo, la Función de escaneo
Código de una red neuronal feedforward en Theano (o Tensorflow)
Útil, a fin de intercambiar Experiencias con el Árbol de algoritmos
Description
En este Curso vamos avanzados de la PNL.
Hasta ahora, hemos aprendido, a través de algunos de los conceptos Básicos, como muchos de PNL Problemas son sólo regular de aprendizaje y data science de Problemas en el Revestimiento, y sencillo, práctico y Procedimientos, como la bag-of-words y term-Documento De Matrices.
Esta nos permite hacer algunas bastante Cosas Interesantes, como la detección de spam de Correo Electrónico, escribir Poemas, gire el Artículo, y el Grupo conjuntamente Palabras similares.
En este Curso, Te voy a mostrar cómo aún más grandes Cosas. Vamos a aprender, no solo 1, sino 4 nuevas Arquitecturas en este Curso.
En primer lugar, es word2vec.
En este Curso, Te voy a mostrar exactamente cómo word2vec funciona-de la Teoría a la Aplicación, y se verá que se trata únicamente de la Aplicación de las Habilidades que Usted ya conoce.
Word2vec es interesante, porque es mágico Tarjetas de Palabras de un espacio vectorial, donde se Puede encontrar Analogías, como:
king - Hombre = Reina De Mujer
Francia - Paris = Inglaterra - Londres
Diciembre - Noviembre = Julio - Junio
Estamos ahora considere el Guante De Método, que también se encuentra la Palabra De Vectores, sino que utiliza una Técnica llamada matriz de Factorización, es un popular Algoritmo de recommender Systems.
Sorprendentemente, la Palabra de Vectores produce de Guante son tan buenos como aquellos producidos por word2vec, y es mucho más fácil de entrenar.
También vamos a echar un Vistazo a algunos clásicos de la PNL Problemas, como por ejemplo Partes-of-speech tagging and named entity recognition, y el uso recurrente de Redes neuronales para resolver. Usted verá que es tan bueno como cualquier problema puede ser resuelto con Redes neuronales, sino también para aprender de los Peligros de mucha Complejidad.
Por último, Usted aprenderá recursiva de las Redes neuronales que, finalmente, nos ayudará a resolver el problema de la negación en la de Análisis de emociones. Recursiva Redes neuronales aprovechar el Hecho de que las Frases tienen una Estructura, y podemos, al fin, Camino de ingenuo con bag-of-words.
Todos los Materiales necesarios para este Curso de ed y se instala de forma GRATUITA. Nosotros, la mayoría de nuestros trabajos en Numpy, Matplotlib, y Theano. Estoy siempre disponible para responder a Sus Preguntas y ayudarle en Sus Datos, de la Ciencia de Viaje.
Este Curso se centra en el "cómo construir y entender", no sólo "como usar". Todo el mundo puede aprender de una API en 15 Minutos después de la Lectura de algunos Documentos. No se trata de la "Memoria de los Hechos", se trata de "ver" a través de Experimentos. Se Le enseñará la manera de visualizar lo que sucede en el Modelo interno. Si quieren algo más que una superficial Mirada en machine learning Modelos, este Curso es para Usted.
Ver Clase!!!
CONSEJOS (para siempre el Curso):
que Ver a 2x.
Tomar Notas escritas a mano. Esto se Puede aumentar drásticamente Su Capacidad para retener la Información.
Escribir las Ecuaciones. Si no, te garantizo que va a ver como un Galimatías.
Muchas Preguntas para la Discusión en clase. Cuanto más, mejor!
Darse cuenta de que la mayoría de los ejercicios, tomar Días o Semanas.
Escribir el código, no solo hay que sentarse y mirar en mi código.
DURO, las CONDICIONES y los CONOCIMIENTOS que las HAYAN ACEPTADO:
Cuenta
álgebra lineal
Probabilidad condicional y conjunta de las Distribuciones)
De la Programación en Python: if/else, Molienda, listas, dicts, establece
Numpy de Codificación: matriz y el Vector De Operaciones, Se descarga un Archivo CSV
, las Redes neuronales y backpropagation, ser capaz de dirigir y de código gradient descent-algoritmos en Sus propios
se Puede escribir una red neuronal feedforward en Theano y TensorFlow
se Puede escribir un recurrentes de la Red neuronal / LSTM / GRU en Theano y TensorFlow de regelgeometrien, ante todo, la Función de escaneo
Útil, a fin de intercambiar Experiencias con el Árbol de algoritmos
qué ORDEN debo asistir a SUS CURSOS EN?:
Echa un vistazo a la Charla "¿en qué Orden debo a Sus Cursos?" (disponible en el Anexo uno de mis Cursos, incluyendo el servicio gratuito de Numpy, por supuesto),
, este Curso es de:
a los Estudiantes y Profesionales para crear la palabra Vector De Representaciones para los diferentes PNL tareas
Estudiantes y Profesionales interesados en state-of-the-art de la Red neuronal Arquitecturas, como recursiva Redes neuronales
NO DEBE ser: ¿quién no está familiarizado con los Requisitos de.

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