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Curso de Python en Aprendizaje Automático con Texto

La carrera Curso de Python en Aprendizaje Automático con Texto es una de los Cursos de Informática e Información que dicta NobleProg Institute.

Duración: .

El título de Curso de Python en Aprendizaje Automático con Texto es el título que otorga NobleProg Institute para la carrera de Curso en Informática.

Descripción General

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar las técnicas correctas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para extraer valor de los datos basados en texto.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Resuelva problemas de ciencias de datos basados en texto con código reutilizable de alta calidad.
  • Aplicar diferentes aspectos de scikit-learn (clasificación, clustering, regresión, reducción de dimensionalidad) para resolver problemas.
  • Cree modelos efectivos de aprendizaje automático utilizando datos basados en texto.
  • Crear un conjunto de datos y extraer características del texto no estructurado.
  • Visualice los datos con Matplotlib.
  • Construya y evalúe modelos para obtener información.
  • Solucionar problemas de errores de codificación de texto.

Audiencia

  • Desarrolladores.
  • Científicos de datos.

Formato del curso

  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica.

Programa del Curso

Introducción
  • El valor de los datos basados en texto:
  1. Flujo de trabajo para un problema de ciencias de datos basado en texto.
  2. Elegir las bibliotecas correctas de aprendizaje automático.
  3. Descripción general de las técnicas de PNL.
  4. Preparar un conjunto de datos.
  5. Visualizando los datos.
  6. Trabajando con datos de texto con scikit-learn.
  7. Construyendo un Modelo de Aprendizaje Automático.
  8. División en tren y conjuntos de prueba.
  9. Aplicación de regresión lineal y regresión no lineal.
  10. Aplicando técnicas NLP.
  11. Analizar datos de texto usando expresiones regulares.
  12. Explorando otros enfoques del lenguaje de la máquina.
  13. Solución de problemas de codificación de texto.
  14. Palabras de clausura.


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