Ocena:
Książka stanowi kompleksowy przewodnik po analizie nastrojów i emocji z wykorzystaniem uczenia maszynowego, z silnym naciskiem na wstępne przetwarzanie danych i zaawansowane modele. Chociaż oferuje praktyczne spostrzeżenia i rzeczywiste zastosowania, niektórzy czytelnicy uważają, że brakuje jej głębi w analizie emocji w porównaniu z innymi zasobami.
Zalety:Dogłębne wskazówki dotyczące analizy nastrojów i emocji, duży nacisk na wstępne przetwarzanie danych, wnikliwe sekcje dotyczące głębokiego uczenia się i transformatorów, praktyczne przykłady w Pythonie, przydatne do doskonalenia umiejętności NLP, odpowiednie dla naukowców zajmujących się danymi i programistów Pythona.
Wady:Duży nacisk na uczenie maszynowe i NLP w porównaniu z analizą emocji, może nie zapewniać nowych podejść do analizy nastrojów i emocji dla doświadczonych czytelników, postrzeganych jako pozbawionych głębi w konkretnym obszarze analizy emocji.
(na podstawie 4 opinii czytelników)
Machine Learning for Emotion Analysis in Python: Build AI-powered tools for analyzing emotion using natural language processing and machine learning
Rozpocznij swoją przygodę z analizą emocji dzięki temu przewodnikowi krok po kroku do sukcesu w nauce o danych
Kluczowe cechy:
⬤ Odkryj wewnętrzne funkcjonowanie kompleksowego przepływu pracy analizy emocji.
⬤ Zapoznaj się z wykorzystaniem różnych modeli ML w celu uzyskania znaczących wniosków z danych.
⬤ Doskonalenie swojego rzemiosła poprzez budowanie i ulepszanie złożonych modeli analizy emocji za pomocą praktycznych projektów.
⬤ Zakup książki w wersji drukowanej lub Kindle obejmuje bezpłatny eBook w formacie PDF.
Opis książki:
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to technologie przyszłości, a to idealny czas, aby wykorzystać ich potencjał i dodać wartość do swojej firmy. Machine Learning for Emotion Analysis in Python pomoże ci wykorzystać te najnowocześniejsze technologie w systemie opinii klientów, a tym samym gwałtownie rozwinąć działalność.
Dzięki tej książce zdobędziesz podstawowe umiejętności w zakresie nauki o danych i rozwiniesz je w ekscytującej dziedzinie analizy emocji. Podążając za praktycznym podejściem, przekształcisz opinie klientów w znaczące spostrzeżenia pomagające w podejmowaniu inteligentnych i opartych na danych decyzji biznesowych.
Książka pomoże ci zrozumieć, jak wstępnie przetworzyć dane, zbudować użyteczny zbiór danych i zapewnić najwyższą jakość danych. Gdy już będziesz przygotowany na sukces, poznasz złożone techniki uczenia maszynowego, odkrywając koncepcje głębokich sieci neuronowych, maszyn wektorów nośnych, prawdopodobieństw warunkowych i nie tylko. Wreszcie, zdobędziesz praktyczną wiedzę, wykorzystując dogłębne przypadki użycia pokazujące, w jaki sposób wyniki eksperymentów można przekształcić w rzeczywiste przykłady i jak eksploracja emocji może pomóc w śledzeniu krótko- i długoterminowych zmian w opinii publicznej.
Pod koniec tej książki będziesz dobrze przygotowany do korzystania z eksploracji i analizy emocji w celu podejmowania decyzji biznesowych.
Czego się nauczysz:
.
⬤ Rozróżniać analizę nastrojów i analizę emocji.
⬤ Opanować wstępne przetwarzanie danych i zapewnić wysoką jakość danych wejściowych.
⬤ Rozszerzać wykorzystanie źródeł danych poprzez ich transformację.
⬤ Projektowanie modeli wykorzystujących najnowocześniejsze techniki głębokiego uczenia.
⬤ Dowiedz się, jak dostroić hiperparametry swoich modeli.
⬤ Poznaj zastosowanie naiwnych metod Bayesa, SVM, DNN i transformatorów w zaawansowanych przypadkach użycia.
⬤ Przećwicz nowo nabyte umiejętności, pracując nad rzeczywistymi scenariuszami.
Dla kogo jest ta książka:
Ta książka jest przeznaczona dla naukowców zajmujących się danymi i programistów Pythona, którzy chcą uzyskać wgląd w opinie klientów na temat ich produktu, firmy, marki, rządu i nie tylko. Niezbędna jest podstawowa znajomość uczenia maszynowego i programowania w języku Python.
