#613

Podstawy Machine Learning – analiza tekstu

Warsztat odbywa się w formie zdalnej za pośrednictwem platformy/komunikatora online, z wykorzystaniem dźwięku, obrazu z kamery, udostępniania ekranu komputera prowadzącego i uczestników.

🟢  Warsztat weekendowy w godz. 9:00-17:00 (8h) 🟢

Celem warsztatu jest pokazanie na przykładzie powszechnie wykorzystywanych technik do przetwarzania i analizy tekstu. Każdy z omawianych algorytmów zostanie zaprezentowany od strony teoretycznej oraz implementacyjnej. Podczas warsztatu zbudujesz swój pierwszy pipeline na konkretnym przykładzie (badanie sentymentu recenzji filmów) i dowiesz się, jak przygotować dane, jak ocenić jakość modelu i jakie są dobre praktyki modelowania.

Notatnik

Wymagania wstępne

Python 3.X, nltk, numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn.

Prowadzący

Waldemar Kołodziejczyk:

Pracuje jako Machine Learning Engineer w firmie Makeitright. Profesjonalnie i akademicko związany z nowoczesną energetyką, tworzy rozwiązania oparte o szeregi czasowe i uczenie ze wzmocnieniem. Zajmuje się pełnym cyklem zagadnień, od dekompozycji problemu biznesowego, poprzez analizy i research aż po trenowanie i deployment modeli na produkcję. Jako trener prowadzi kursy z obszaru Data Science i Machine Learning w Sages.

Program warsztatów

  1. Wstęp.
  2. Przygotowanie danych
  3. Czyszczenie tekstu
  4. Stop words
  5. Stemming
  6. Lematyzacja
  7. Sposoby na wektoryzację tekstu
  8. Binary Term Frequency
  9. Bag of Words
  10. Term Frequency – Inverse Document Frequency
  11. Analiza sentymentu jako problem klasyfikacji
  12. Trenowanie i poszukiwanie optymalnego modelu
  13. Ocena jakości wypracowanego rozwiązania
  14. Podsumowanie i zakończenie.

Uwaga

Liczba miejsc ograniczona! Organizator zastrzega sobie prawo do odwołania wydarzenia w przypadku niezgłoszenia się minimalnej liczby uczestników.
Zakupione certyfikaty zostaną przesłane uczestnikom w formie elektronicznej po warsztacie. Jeśli chcesz otrzymać zakupiony certyfikat w formie papierowej, zgłoś to mailowo na adres kontakt@stacja.it.

Zapisy na wybrany warsztat zostały zakończone.