MP4 - Practical Machine Learning: 5 Project-Based Learning Series

[joomlamz]

Publicado em 1/2023
Machine Learning prático: 5 séries de aprendizado baseado em projetos
Criado por Jitendra Singh
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz, 2 Canais
Gênero: eLearning | Idioma: Inglês | Duração: 12 Palestras ( 4h 37m ) | Tamanho: 1,72 GB

Domine os principais conceitos e crie aplicativos do mundo real com Python

O que você aprenderá
Análise de sentimento no processamento de linguagem natural (NLP)
Trabalho Projeto de processamento de linguagem natural (NLP) em Python
Analise e encontre a emoção ou a intenção por trás de um texto.
Uso de bibliotecas Python: Pandas, Matplotlib, Seaborn, WordCloud e re (para expressão regular)

Requisitos
Básico de Python.

Descrição
Olá a todos! Bem-vindos à nossa nova série de cursos sobre aprendizado de máquina! Este curso é diferente de um curso de aprendizagem conceitual tradicional porque é totalmente prático, com implementação de código passo a passo em Python. É uma série de aprendizado baseado em projetos, onde você implementará 5 projetos diferentes que cobrem diferentes conceitos e recursos principais em aprendizado de máquina. Os projetos neste curso incluem Análise de sentimento, Resumidor de texto, Classificador de spam, Identificação de idioma e AI Chatbot. Com este curso, você será capaz de:Parar de ir a vários fóruns on-line para procurar soluçõesParar de passar semanas construindo um PoC ou projeto do zeroParar de perder horas tentando entender soluções e códigosImplementar projetos com explicações detalhadasFicar mais confiante na entrega de Data Science e Data Engineering projetosAcelere seu trabalho com projetos prontos em Machine LearningRecursos de projetosImplementação de ponta a pontaProjetos reais de nível industrial por especialistas do setorSoluções prontas para problemas reais de negóciosExplicações detalhadasDetalhes do projeto:Análise de sentimentoResumidor de textoClassificador de spamIdentificação de linguagemAI chatbotVamos ver um resumo de cada um dos projetos: Análise de sentimento (ou mineração de opinião) é uma técnica de processamento de linguagem natural (NLP) usada para determinar se os dados são positivos, negativos ou neutros. A análise de sentimento geralmente é realizada em dados textuais para ajudar as empresas a monitorar o sentimento da marca e do produto no feedback do cliente e entender as necessidades do cliente. O resumo de texto é uma parte muito útil e importante do Processamento de Linguagem Natural (NLP). Primeiro, vamos falar sobre o que é resumo de texto. Suponha que tenhamos muitas linhas de dados de texto em qualquer formato, como artigos, revistas ou mídias sociais. Temos escassez de tempo, então queremos apenas um relatório resumido desse texto. Podemos resumir nosso texto em poucas linhas removendo o texto sem importância e convertendo o mesmo texto em um formato de texto semântico menor. Classificador de Spam: A maioria de nós deve estar familiarizado com e-mails de spam. A Cisco o define como lixo eletrônico indesejado enviado em massa para uma lista de destinatários indiscriminada. Normalmente, o spam é enviado para fins comerciais. Pode ser enviado em grande volume por botnets, redes de computadores infectados. Portanto, a filtragem de e-mail de spam é um recurso essencial para serviços de e-mail como Outlook e Gmail. Os provedores de serviços estão usando extensivamente técnicas de aprendizado de máquina para filtrá-los e classificá-los com sucesso.Identificação de idioma: Usando o texto, temos que criar um modelo que será capaz de prever o idioma fornecido. Esta é uma solução para muitos aplicativos de inteligência artificial e linguistas computacionais. Esses tipos de sistemas de previsão são amplamente utilizados em dispositivos eletrônicos, como celulares, laptops, etc., para tradução automática e também em robôs. Também ajuda a rastrear e identificar documentos multilíngues. O domínio da PNL ainda é uma área ativa de pesquisadores. AI chatbot: Você já ficou curioso para saber como construir um ChatBot falante com Python e também conversar com sua própria IA pessoal? Como o tópico sugere, estamos aqui para ajudá-lo a conversar com sua IA hoje. Para conversar com sua IA, você precisa de algumas ferramentas pré-treinadas que podem ajudá-lo a criar um sistema de chatbot de IA. Nesta série de vídeos, vamos orientá-lo a combinar processos de reconhecimento de fala com um algoritmo de inteligência artificial.Casos de uso de análise de sentimentoNesta série de tutoriais em vídeo de aprendizado baseado em projeto, vamos ensinar sobre análise de sentimento. Na verdade, você vai implementá-lo como um projeto python. Encontramos na Internet vários vídeos de cursos ou até mesmo soluções ou código-fonte disponíveis, mas resolver sozinho ou tentar entender sozinho é muito chato ou, às vezes, a má interpretação pode prejudicar você com tempo e esforço. Portanto, se alguém já trabalhou com aprendizado de máquina e tem conhecimento, pode fazer um vídeo para você para que você não enfrente ou repita o mesmo erro. próximo passo em sua carreira pelo menor preço. Não lute para construir um projeto de PNL sozinho e divirta-se fazendo isso. Não achamos que você deva descobrir tudo sozinho. Trabalhe com alguém que já esteve no seu lugar. Vamos resumir a visão geral do curso Como o nome sugere, Análise de Sentimentos, significaidentificar a visão ou emoção por trás de uma situação. Basicamente, significa analisar e encontrar a emoção ou a intenção por trás de um texto ou fala ou qualquer meio de comunicação. Comentário do usuário 1: Eu amo esse sanduíche de queijo, é tão delicioso. Revisão do usuário 2: Este hambúrguer de frango tem um gosto muito ruim. Revisão do usuário 3: Eu pedi esta pizza hoje. Exemplo do mundo real – Houve um tempo em que os serviços de mídia social como o Facebook costumavam ter apenas duas emoções associadas a cada postagem, ou seja, você pode curtir uma postagem ou sair da postagem sem qualquer reação e isso basicamente significa que você não gostou. Mas, com o tempo, essas reações à postagem mudaram e se transformaram em sentimentos mais granulares que vemos a partir de agora, como "curtir", "amar", "triste", "irritado" etc.Bibliotecas básicas de PythonPandas – biblioteca para análise de dados e manipulação de dadosMatplotlib – biblioteca usada para visualização de dadosSeaborn – uma biblioteca baseada em matplotlib e fornece uma interface de alto nível para visualização de dadosWordCloud – biblioteca para visualizar dados de texto – fornece funções para pré-processar as strings de acordo com a expressão regular fornecidaEste curso é perfeito para quem quer construir uma base sólida em aprendizado de máquina e aumentar suas oportunidades de trabalho. Então, não espere mais e inscreva-se já! Esperamos que goste do curso. Obrigado pelo seu tempo!

Para quem é este curso
Desenvolvedores iniciantes de aprendizado de máquina curiosos sobre o processamento de linguagem natural (PNL)

Pagina inicial
https://www.udemy.com/course/practical-machine-learning-5-project-based-learning-series/

https://rapidgator.net/file/5a77ea4334b2d5b66fff472faafea064
https://rapidgator.net/file/6df297fe7c900f734eb087eece621b3b


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