First Step in NLP 2.0

First Step in NLP 2.0

ФорматОнлайн

Длительность4-5 часов в неделю

Объём7 занятий

О курсе

Подробнее

На мини-курсе вы познакомитесь с некоторыми подходами к обработке текста. Также вы погрузитесь в обработку текстовых данных и узнаете, как делать скрапинг и парсинг. Вы сможете отработать полученные знания, выполняя тесты и домашние задания в рамках курса. В конце курса вы сможете поучаствовать в соревновании по анализу текстовых данных. Вся актуальная информация о дате и времени занятий будет появляться в телеграм-канале AI Education. И не забудьте присоединиться к нашему чату для обсуждения практических заданий и соревнования!

Требования

Что нужно для старта

уверенные знания школьного курса математики
умение писать код на Python (на начальном уровне)

Результат

Что вы получите

познакомитесь с основами работы с текстом
освоите парсинг и скрапинг данных
потренируете базовые подходы к обработке и векторизации текстовых данных
закрепите полученные знания, выполняя тесты и домашние задания в рамках курса
поучаствуете в соревновании по анализу текстовых данных на платформе Kaggle

Аудитория

Для кого этот курс

Этот курс будет интересен тем, кто уже знаком с Python, уверенно знает математику в рамках школьной программы и хотел бы познакомиться с машинным обучением и подходами к решению задач обработки естественного языка, а также научиться собирать данные из открытых источников при помощи скрапинга и парсинга.
Если вы уже имеете опыт решения задач машинного обучения, то курс вам тоже понравится - вы сможете посоревноваться в задаче NLP с другими участниками курса в рамках соревнования на платформе Kaggle.

Содержание

Программа курса

7 занятий

№ТемаЧто внутри

01Знакомство

- О курсе
- Тест по Python

02Введение в машинное обучение

- Введение
- Основные понятия машинного обучения
- Типы задач в машинном обучении
- Схема проекта по машинному обучению
- Оценка обобщающей способности модели
- Полезные материалы по введению в машинное обучение
- Домашнее задание - 1

033. Работа с текстом в Python

- Работа со строками
- Домашнее задание - 2

04Bag-of-words. TF-IDF

- Векторизация текстов
- Домашнее задание - 3

05Скрапинг и парсинг

- Скрапинг и парсинг
- Логирование в Python
- Домашнее задание - 4

06Стоп-слова, лемматизация, стемминг. N-граммы

- Различные подходы к векторизации текстов

07Kaggle

- Платформа для соревнований Kaggle
- Как зарегистрироваться на Kaggle
- Соревнование!
- Baseline-решение соревнования 2023-2024
- Подведение итогов. Разбор лучших решений
- Разбор лучших решений соревнования [запись 2022 года]
- Обзор современного состояния NLP [запись 2022 года]

01Знакомство

- О курсе
- Тест по Python

02Введение в машинное обучение

033. Работа с текстом в Python

- Работа со строками
- Домашнее задание - 2

04Bag-of-words. TF-IDF

- Векторизация текстов
- Домашнее задание - 3

05Скрапинг и парсинг

- Скрапинг и парсинг
- Логирование в Python
- Домашнее задание - 4

06Стоп-слова, лемматизация, стемминг. N-граммы

- Различные подходы к векторизации текстов

07Kaggle

Организатор

Автор курса

Stepik

4.6Нет отзывов

Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.

Подробнее об авторе

Мнения учеников