Проекты по НЛП 3 — Анализ настроений в Твиттере с помощью алгоритма случайного леса и приложения ...

🚀 Бесплатный 10-дневный интенсив LangChain уже доступен: 10 уроков, только бесплатные модели ИИ, от вашего первого вызова API до агента RAG производственного уровня. Начните с нулевого дня, чтобы ознакомиться с планом действий и настройкой. 📺 Полный плейлист:    • LangChain Tutorial for Beginners: 10 Days ...   ---------- Анализ настроений в Twitter с помощью TF-IDF и модели случайного леса 📺 Добро пожаловать в NLP Projects 3! В этом видео мы погрузимся в захватывающий мир анализа настроений в Twitter с использованием модели случайного леса и удобного приложения Streamlit. 🌐🌟 🔍 Узнайте, как мы используем возможности обработки естественного языка для анализа твитов и выявления настроений. 💬🤖 🌲 Узнайте, как алгоритм машинного обучения Random Forest помогает нам точно классифицировать твиты по категориям: позитивные, негативные или нейтральные. 📈🌟 🚀 Мы также продемонстрируем наше удобное приложение Streamlit, которое сделает анализ доступным для всех. 📱💻 Не пропустите этот увлекательный проект! Подключайтесь прямо сейчас и повысьте свои навыки обработки естественного языка. 📊🔥 #NLP #АнализНастроений #МашинноеОбучение #StreamlitApp #АнализTwitter ССЫЛКА НА КОД НА GITHUB https://github.com/laxmimerit/NLP-Pro... 💯 Читайте полный блог с кодом https://kgptalkie.com 💬 Оставляйте свои комментарии и вопросы в разделе комментариев 📌 Сохраните этот канал и видео для просмотра позже 👍 Поставьте лайк этому видео, чтобы показать свою поддержку и любовь ❤️ ~~~~~~~~ 🆓 Смотрите мои лучшие бесплатные видео по Data Science 👉🏻 Python для Data Scientist 👉🏻 Машинное обучение для начинающих https://bit.ly/2WOVh7N 👉🏻 Выбор признаков в машинном обучении https://bit.ly/2YW6ZQH 👉🏻 Предварительная обработка и анализ текста для НЛП https://bit.ly/31sYMUN 👉🏻 Обработка естественного языка (НЛП) Уроки https://bit.ly/3dF1cTL 👉🏻 Глубокое обучение с TensorFlow 2.0 и Keras https://bit.ly/3dFl09G 👉🏻 Анализ и визуализация данных о COVID-19 Мастер-класс https://bit.ly/31vNC1U 👉🏻 Развертывание модели машинного обучения с использованием Flask на AWS https://bit.ly/3b1svaD 👉🏻 Создайте собственное автоматизированное программное обеспечение для email-маркетинга на Python https://bit.ly/2QqLaDy *********** 🤝 СТАНЬ МОИМ ДРУГОМ 🌍 Посмотрите блоги по машинному обучению: https://kgptalkie.com 🐦 Добавьте меня в Twitter:   / laxmimerit   📄 Подпишитесь на меня в GitHub: https://github.com/laxmimerit 📕 Добавьте меня в Facebook:   / kgptalkie   💼 Добавьте меня в LinkedIn:   / laxmimerit   👉🏻 Пройдите полные курсы Udemy: https://bit.ly/32taBK2 ⚡ Посмотрите мои последние видео: https://bit.ly/3ldnbWm 🔔 Подпишитесь на мой канал, чтобы получать бесплатные видео: https://bit.ly/34wN6T6 🤑 Свяжитесь со мной по вопросам продвижения: info@kgptalkie.com ✍️🏆🏅🎁🎊🎉✌️👌⭐⭐⭐⭐⭐ Запишитесь на мои самые рейтинговые курсы на Udemy, чтобы 🔑 получить доступ к собеседованиям и тестам по Data Science 🔎 📚 📗 NLP: Развертывание моделей машинного обучения для обработки естественного языка на AWS Создание и развертывание моделей машинного обучения и NLP с реальными примерами использования. Многоклассовая и многометочная классификация текста с использованием BERT. Ссылка на курс: https://bit.ly/bert_nlp 📊 📈 Мастер-класс по визуализации данных на Python: от новичков до профессионалов Визуализация с использованием matplotlib, Seaborn, Plotly и Cufflinks, EDA на основе данных о жилищном рынке Бостона, «Титанике», IPL, FIFA, COVID-19. Ссылка на курс: https://bit.ly/udemy95off_kgptalkie 📘 📙 Обработка естественного языка (NLP) на Python для начинающих NLP: Полная обработка текста с помощью Spacy, NLTK, Scikit-Learn, Глубокое обучение, word2vec, GloVe, BERT, RoBERTa, DistilBERT Ссылка на курс: https://bit.ly/intro_nlp 📈 📘 Python 2021 для линейной регрессии в машинном обучении Линейная и нелинейная регрессия, Lasso и Ridge-регрессия, SHAP, LIME, Yellowbrick, выбор признаков и удаление выбросов. Вы научитесь создавать модель линейной регрессии с нуля. Ссылка на курс: https://bit.ly/regression-python 📙📊 Программирование на R 4.0 для анализа данных 2021 || От новичков до профессионалов Изучите новейшие возможности программирования на R 4.x. Вы освоите работу со списками, DataFrame, векторами, матрицами, датами и временем, DataFrames в R, GGPlot2, Tidyverse, машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и многое другое. Ссылка на курс: http://bit.ly/r4-ml