Értékelés:
A könyv átfogó útmutatót nyújt a gépi tanulással végzett érzelem- és érzelemelemelemzéshez, nagy hangsúlyt fektetve az adatok előfeldolgozására és a fejlett modellekre. Bár gyakorlati betekintést és valós alkalmazásokat kínál, egyes olvasók úgy érzik, hogy más forrásokhoz képest nem elég mélyreható kifejezetten az érzelemelemelemzés terén.
Előnyök:Alapos útmutatás az érzelem- és érzelemelemelemzésről, nagy hangsúly az adatelőfeldolgozáson, a mélytanulásról és a transzformátorokról szóló mélyreható részek, gyakorlati példák Pythonban, hasznos az NLP-ismeretek fejlesztéséhez, alkalmas adattudósok és Python-fejlesztők számára.
Hátrányok:Nagy hangsúlyt fektet a gépi tanulásra és az NLP-re az érzelemelemelemzéssel szemben, a tapasztalt olvasók számára nem biztos, hogy új megközelítéseket kínál az érzelem- és érzelemelemelemelemzéshez, az érzelemelemelemelemzés speciális területén hiányosnak érzékelhető a mélység.
(4 olvasói vélemény alapján)
Machine Learning for Emotion Analysis in Python: Build AI-powered tools for analyzing emotion using natural language processing and machine learning
Kezdje el az érzelemelemelemzés útját ezzel a lépésről lépésre útmutatóval az adattudomány sikeréhez
Key Features:
⬤ Fedezze fel a végponttól végpontig tartó érzelemelemelemzési munkafolyamat belső működését.
⬤ Tapasztalja meg a különböző ML modellek használatát az adatokból való értelmes meglátások levezetéséhez.
⬤ Honosítja a mesterségét komplex érzelemelemelemzési modellek építésével és finomhangolásával gyakorlati projektek segítségével.
⬤ A nyomtatott vagy Kindle könyv megvásárlása egy ingyenes PDF e-könyvet is tartalmaz.
A könyv leírása:
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a jövő technológiái, és ez a tökéletes alkalom arra, hogy kiaknázza a bennük rejlő lehetőségeket, és hozzáadott értéket teremtsen vállalkozásának. A Machine Learning for Emotion Analysis for Python segít Önnek abban, hogy ezeket a csúcstechnológiákat alkalmazza az ügyfél-visszajelző rendszerében, és ezáltal exponenciálisan növelje vállalkozását.
Ezzel a könyvvel az alapvető adattudományi ismereteidet az érzelemelemelemzés izgalmas birodalmában fejlesztheted tovább. Gyakorlati megközelítést követve az ügyfelek visszajelzéseit értelmes meglátásokká alakítja, amelyek segítik az intelligens és adatvezérelt üzleti döntések meghozatalát.
A könyv segít megérteni, hogyan kell az adatokat előfeldolgozni, használható adatállományt létrehozni és kiváló adatminőséget biztosítani. Ha már felkészültél a sikerre, felfedezheted az összetett ML-technikákat, feltárva a mély neurális hálózatok, a támogató vektor gépek, a feltételes valószínűségek és még sok más fogalmát. Végül pedig gyakorlati ismereteket szerezhet mélyreható felhasználási esetek segítségével, amelyek bemutatják, hogyan lehet a kísérleti eredményeket valós példákká alakítani, és hogyan segíthet az érzelembányászat a közvélemény rövid és hosszú távú változásainak nyomon követésében.
A könyv végére jól felkészülten használhatja az érzelembányászatot és -elemzést az üzleti döntések meghozatalához.
Amit tanulni fog:
.
⬤ Megkülönbözteti a hangulatelemzést és az érzelemelemelemzést.
⬤ Mesteri az adatok előfeldolgozását és a kiváló minőségű bemenet biztosítását.
⬤ Bővítse az adatforrások felhasználását az adattranszformáció révén.
⬤ Tervezzen olyan modelleket, amelyek élvonalbeli mélytanulási technikákat alkalmaznak.
⬤ Találja meg, hogyan hangolja a modellek hiperparamétereit.
⬤ Tapasztalja meg a naiv Bayes, SVM, DNN és transzformátorok használatát fejlett felhasználási esetekben.
⬤ Tegye gyakorlatba az újonnan megszerzett készségeit valós forgatókönyveken való munkával.
Kinek szól ez a könyv:
Ez a könyv az adattudósok és Python-fejlesztők számára készült, akik betekintést szeretnének nyerni a termékük, vállalatuk, márkájuk, kormányzóságuk és más termékeik ügyfél-visszajelzéseibe. A gépi tanulás és a Python programozás alapszintű ismerete elengedhetetlen.
