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. 10:00-14:00 (4h) 🟢
Czego się nauczysz?
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.
Dla kogo jest ten warsztat?
Zapraszamy osoby znające podstawowe pojęcia z obszaru ML, które chcą poszerzyć lub utrwalić swoją wiedzę o zakres analizy tekstu.
Wymagania wstępne
Wymagania wstępne:
Podstawowa znajomość pojęć z obszaru ML, którymi będziemy się posługiwać w trakcie warsztatu (np. model, regresja logistyczna, overfitting, underfitting, walidacja krzyżowa).
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
Wstęp.
Przygotowanie danych
Czyszczenie tekstu
Stop words
Stemming
Lematyzacja
Sposoby na wektoryzację tekstu
Binary Term Frequency
Bag of Words
Term Frequency – Inverse Document Frequency
Analiza sentymentu jako problem klasyfikacji
Trenowanie i poszukiwanie optymalnego modelu
Ocena jakości wypracowanego rozwiązania
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.
