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 1 370
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