Классификация текстовых отзывов

  • Базовый

  • 5 уроков

  • 5 часов

image

В этом пет-проекте ты научишься классифицировать текстовые отзывы по тональности с помощью алгоритмов машинного обучения, таких как KNN, RNN и Naive Bayes

Обзор курса

В этом пет-проекте ты создашь модель для классификации отзывов по тональности. Ты научишься использовать алгоритмы KNN, RNN и Naive Bayes для анализа текста. В итоге у тебя будет работающий классификатор, который можно применить в реальных задачах.

Ты научишься
  • Классифицировать текстовые отзывы по эмоциональному окрасу

  • Использовать алгоритм k-Nearest Neighbours (KNN)

  • Работать с рекуррентными нейронными сетями (RNN)

  • Обучать и настривать Naive Bayes

Содержание курса

О пет-проекте

Теория

Обучение модели

Код

Алгоритм kNN

Код

Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Код

Naive Bayes

Код

Часто задаваемые вопросы

Подписка на платформу дает тебе безграничный доступ ко всем курсам платформы, а также доступ к онлайн-тренажеру с практическими задачами.

Помимо этого при оформлении подписки Premium и выше ты также получаешь доступ ко всем пет-проектам и получаешь возможность проходить технические собеседования с AI-ментором.

Ты можешь отменить подписку в любой момент времени, при этом у тебя сохранится доступ к платформе на оплаченный период. Сделать это можно через личный кабинет в разделе «Управление подпиской»‎.

Да, ты можешь в любое время перейти на новый тариф. При этом мы предоставим скидку, учитывая неиспользованное время на текущем тарифе. Изменить тариф можно в личном кабинете.

Чтобы вернуть деньги за оплаченный тариф, напиши нам на почту support@upshell.io

В течение 5 рабочих дней мы вернем тебе деньги в размере неиспользованного тарифного лимита.