Курс на Stepik
Обложка курса «Основы анализа текстовых данных» на Stepik
Бесплатно

Основы анализа текстовых данных ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Анализ и обработка текстовых данных методами машинного обучения. Классификация, кластеризация, выявление нечетких дубликатов текстов

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы анализа текстовых данных»Учеников на курсе 1 385
Сертификаты, выданные на курсе «Основы анализа текстовых данных»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Основы анализа текстовых данных»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «Основы анализа текстовых данных»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Основы анализа текстовых данных»Количество уроков 13
Тесты в курсе «Основы анализа текстовых данных»Количество квизов 40
Время прохождения курса «Основы анализа текстовых данных»Время прохождения курса —
Обновления курса «Основы анализа текстовых данных»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Основы анализа текстовых данных»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Основы анализа текстовых данных»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы анализа текстовых данных» 4 раздела Уроки в курсе «Основы анализа текстовых данных» 13 уроков Тесты в курсе «Основы анализа текстовых данных» 40 тестов Время прохождения курса «Основы анализа текстовых данных» 10 ч. Последнее обновление курса «Основы анализа текстовых данных» обн. 1 год назад

Основы анализа данных

6 уроков
1. Формальная постановка задачи машинного обучения ↗
2. Постановка задачи классификации ↗
3. Критерии качества ↗
4. Способы формирование выборок ↗
5. Обучение моделей. Явление переобучения модели ↗
6. Несбалансированные классы ↗

Анализ текстовых данных (Text Mining)

2 урока
1. Text Mining и особенности задач, связанных с анализом текстов ↗
2. Математическое представление текстов и предварительная обработка ↗

Задача классификации текстовых документов

2 урока
1. Систематизация и обзор методов классификации ↗
2. Ансамблевые методы классификации ↗

Другие задачи, решаемые в рамках Text Mining

3 урока
1. Задача кластеризации ↗
2. Задача выявления плагиата ↗
3. Использование нейронных сетей в задачах анализа текстовых данных ↗