Text mining Python
Картинка анонса

Можно ли научить модель понимать содержание текста?

В школе каждый из нас сталкивался с пересказом текста: читаешь главу из 10 страниц, а дальше у тебя есть 5 минут, чтобы коротко изложить классу и учителю, что важного ты узнал из прочитанного. Невозможно выучить текст, как стихотворение, поэтому переработав прочитанную информацию, каждый из нас старался ее обобщить. То же самое в некотором приближении может повторить и модель машинного обучения.

Text mining Python
Картинка анонса

Можно ли научить модель понимать содержание текста?

В школе каждый из нас сталкивался с пересказом текста: читаешь главу из 10 страниц, а дальше у тебя есть 5 минут, чтобы коротко изложить классу и учителю, что важного ты узнал из прочитанного. Невозможно выучить текст, как стихотворение, поэтому переработав прочитанную информацию, каждый из нас старался ее обобщить. То же самое в некотором приближении может повторить и модель машинного обучения.

События Computer vision
Картинка анонса

Global Wheat Challenge 2021 или как накормить весь мир при помощи Computer Vision

Представляю вашему внимаю обзор на соревнование Global Wheat Challenge 2021, а также делюсь своим опытом участия в нем.

Text mining Python
Картинка анонса

Поиск и лемматизация ФИО без Наташ

Очень часто в задачах текст майнинга требуется реализовать вытаскивание имён, года рождения, паспортных данных и т.п. из объемного текста. Для получения ФИО из текста существует библиотека “Natasha”. Но когда имена в тексте попадаются “нестандартные” и очень редкие, библиотека, к сожалению, пасует.

Python Machine Learning
Картинка анонса

Сравнение линейных моделей регрессии в Machine Learning

В этой статье я бы хотела рассмотреть несколько линейных моделей регрессии, охватывая некоторые базовые подходы, которые лежат в основе математики.
Данная статья направлена на разработку оптимальной линейной модели, которая применима конкретно к рассматриваемому проекту.
Вне зависимости от уровня Ваших знаний, статья подкреплена примерами для формирования подходов к предмету, поэтому, сложности в понимании реализации кода на Python у пользователя возникнуть не должно.

Python Machine Learning
Картинка анонса

Роль обратного распределения в построении нейросети

Обратное распространение — это способ обучения нейронной сети. Цели обратного распространения просты: отрегулировать каждый вес пропорционально тому, насколько он способствует общей ошибке. Если прогнозируемый результат сильно отличается от фактического, то необходимо минимизировать ошибку. О том, как это сделать расскажем в этой статье

Pandas Machine Learning
Картинка анонса

Полиномиальная регрессия и метрики качества модели

Применение линейной регрессии “из коробки” – задача нетривиальная. Но важно понимать метрики качества модели, а также то, что задача не всегда может сводится к стандартной линейной функции.

Machine Learning
Картинка анонса

Сравнение библиотек TENSORFLOW, KERAS и PYTORCH для MACHINE LEARNING

В данной статье рассмотрим различные библиотеки, которые применяются для обучения моделей, и их сравнительную оценку

Загрузить ещё