Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre fournit un guide complet de l'analyse des sentiments et des émotions à l'aide de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur le prétraitement des données et les modèles avancés. Bien qu'il offre des perspectives pratiques et des applications du monde réel, certains lecteurs estiment qu'il manque de profondeur spécifiquement dans l'analyse des émotions par rapport à d'autres ressources.
Avantages:Des conseils approfondis sur l'analyse des sentiments et des émotions, un fort accent sur le prétraitement des données, des sections perspicaces sur l'apprentissage profond et les transformateurs, des exemples pratiques en Python, utile pour améliorer les compétences en NLP, adapté aux scientifiques des données et aux développeurs Python.
Inconvénients:Met fortement l'accent sur l'apprentissage automatique et le NLP plutôt que sur l'analyse des émotions, peut ne pas fournir de nouvelles approches de l'analyse des sentiments et des émotions pour les lecteurs expérimentés, est perçu comme manquant de profondeur dans le domaine spécifique de l'analyse des émotions.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Titre original :
Machine Learning for Emotion Analysis in Python: Build AI-powered tools for analyzing emotion using natural language processing and machine learning
Contenu du livre :
Démarrez votre voyage d'analyse des émotions avec ce guide étape par étape pour réussir dans la science des données.
Caractéristiques principales :
⬤ Découvrez les rouages du flux de travail de l'analyse émotionnelle de bout en bout.
⬤ Découvrez l'utilisation de divers modèles de ML pour tirer des informations significatives des données.
⬤ Les participants sont invités à se familiariser avec l'analyse émotionnelle et à en tirer des enseignements utiles pour l'avenir.
⬤ L'achat de la version imprimée ou du livre Kindle inclut un livre électronique PDF gratuit.
Description du livre :
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont les technologies de l'avenir, et c'est le moment idéal pour exploiter leur potentiel et ajouter de la valeur à votre entreprise. Machine Learning for Emotion Analysis in Python vous aide à utiliser ces technologies de pointe dans votre système de feedback client et à développer votre activité de manière exponentielle.
Ce livre vous permettra de développer vos compétences fondamentales en science des données dans le domaine passionnant de l'analyse des émotions. En suivant une approche pratique, vous transformerez les commentaires des clients en informations significatives qui vous aideront à prendre des décisions commerciales intelligentes et fondées sur des données.
Ce livre vous aidera à comprendre comment prétraiter les données, construire un ensemble de données utilisable et garantir une qualité de données irréprochable. Une fois que vous serez prêt à réussir, vous explorerez des techniques complexes de ML, en découvrant les concepts de réseaux neuronaux profonds, de machines à vecteurs de support, de probabilités conditionnelles, et bien plus encore. Enfin, vous acquerrez des connaissances pratiques à l'aide de cas d'utilisation approfondis montrant comment les résultats expérimentaux peuvent être transformés en exemples réels et comment l'exploration des émotions peut aider à suivre les changements à court et à long terme de l'opinion publique.
À la fin de ce livre, vous serez bien équipé pour utiliser l'exploration et l'analyse des émotions afin de prendre des décisions commerciales.
Ce que vous apprendrez :
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⬤ Distinguer l'analyse des sentiments de l'analyse des émotions.
⬤ Maîtriser le prétraitement des données et assurer une entrée de haute qualité.
⬤ Les résultats de l'analyse des sentiments et de l'analyse des émotions sont présentés en détail dans ce document.
⬤ Les modèles de conception qui emploient des techniques d'apprentissage profond de pointe.
⬤ Découvrez comment ajuster les hyperparamètres de vos modèles.
⬤ Explorer l'utilisation des Bayes naïfs, des SVM, des DNN et des transformateurs pour des cas d'utilisation avancés.
⬤ Les résultats de l'analyse des données sont présentés sous forme d'un tableau de bord.
A qui s'adresse ce livre :
Ce livre s'adresse aux data scientists et aux développeurs Python qui cherchent à obtenir des informations sur les commentaires des clients concernant leur produit, leur entreprise, leur marque, leur gouvernance, etc. Des connaissances de base en apprentissage automatique et en programmation Python sont indispensables.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781803240688 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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