Курс на Stepik
Обложка курса «First Step in NLP 2.0» на Stepik
Бесплатно

First Step in NLP 2.0 ★ 4.806

Открыть на
STEPIK.ORG

Первый из серии мини-курсов, посвященный введению в Natural Language Processing и основам работы со строками в Python. Обновлен в ноябре 2023 года. Курс проводится преподавателями онлайн-магистратуры "Машинное обучение и высоконагруженные системы" факультета компьютерных наук Высшей школы экономики

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «First Step in NLP 2.0»Учеников на курсе 7 126
Сертификаты, выданные на курсе «First Step in NLP 2.0»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «First Step in NLP 2.0»Отзывов получено 36
Рейтинг курса «First Step in NLP 2.0»Рейтинг курса 4.806
Уроки в курсе «First Step in NLP 2.0»Количество уроков 24
Тесты в курсе «First Step in NLP 2.0»Количество квизов 29
Задачи с кодом в курсе «First Step in NLP 2.0»Количество задач с кодом 5
Время прохождения курса «First Step in NLP 2.0»Время прохождения курса —
Обновления курса «First Step in NLP 2.0»Обновления курса — —
Дата публикации курса «First Step in NLP 2.0»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «First Step in NLP 2.0»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «First Step in NLP 2.0» 7 разделов Уроки в курсе «First Step in NLP 2.0» 24 урока Тесты в курсе «First Step in NLP 2.0» 29 тестов Задачи в курсе «First Step in NLP 2.0» 5 задач Время прохождения курса «First Step in NLP 2.0» 22 ч. Последнее обновление курса «First Step in NLP 2.0» обн. 1 год назад

1. Знакомство

2 урока
Закрытый
1.1 О курсе ↗
4 883
2 576
1м 4с
51
Закрытый
1.2 Тест по Python ↗
6 187
225
33м 36с
69

2. Введение в машинное обучение

7 уроков
Закрытый
2.1 Введение ↗
4 039
3 390
3м 27с
97
Закрытый
2.2 Основные понятия машинного обучения ↗
3 885
3 409
2м 4с
82
Закрытый
2.3 Типы задач в машинном обучении ↗
3 683
3 128
4м 4с
100
Закрытый
2.4 Схема проекта по машинному обучению ↗
3 635
2 905
23м 35с
151
Закрытый
2.5 Оценка обобщающей способности модели ↗
3 260
2 745
12м 43с
93
Закрытый
2.6 Полезные материалы по введению в машинное обучение ↗
2 238
1 577
128м 32с
83
Закрытый
2.7 Домашнее задание - 1 ↗
2 168
878
21м 13с
21

3. 3. Работа с текстом в Python

2 урока
Закрытый
3.1 Работа со строками ↗
1 318
1 084
121м 14с
20
Закрытый
3.2 Домашнее задание - 2 ↗
1 113
245
34м 39с
19

4. Bag-of-words. TF-IDF

2 урока
Закрытый
4.1 Векторизация текстов ↗
2 061
857
86м 30с
71
Закрытый
4.2 Домашнее задание - 3 ↗
1 583
481
23м 3с
14

5. Скрапинг и парсинг

3 урока
Закрытый
5.1 Скрапинг и парсинг ↗
966
691
104м 0с
34
Закрытый
5.2 Логирование в Python ↗
763
463
27м 22с
22
Закрытый
5.3 Домашнее задание - 4 ↗
579
188
25м 31с
7

6. Стоп-слова, лемматизация, стемминг. N-граммы

1 урок
Закрытый
6.1 Различные подходы к векторизации текстов ↗
1 333
485
67м 37с
37

7. Kaggle

7 уроков
Закрытый
7.1 Платформа для соревнований Kaggle ↗
1 191
1 191
0м 26с
12
Закрытый
7.2 Как зарегистрироваться на Kaggle ↗
1 081
618
0м 13с
7
Закрытый
7.3 Соревнование! ↗
1 073
1 073
0м 5с
11
Закрытый
7.4 Baseline-решение соревнования 2023-2024 ↗
451
274
44м 55с
8
Закрытый
7.5 Подведение итогов. Разбор лучших решений ↗
300
300
88м 13с
6
Закрытый
7.6 Разбор лучших решений соревнования [запись 2022 года] ↗
741
741
64м 7с
7
Закрытый
7.7 Обзор современного состояния NLP [запись 2022 года] ↗
705
461
106м 52с
9