การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

สอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจ ประมวลผล และสร้างภาษามนุษย์ ครอบคลุมหัวข้อตั้งแต่การประมวลผลข้อความเบื้องต้นและการวิเคราะห์ความรู้สึก ไปจนถึง transformers และโมเดลภาษาขนาดใหญ่

21 courses

การเรียนรู้ลึกสำหรับ NLP: การฝังคำและจัดหมวดหมู่ข้อความในภาษาไพธอน

เรียนรู้พื้นฐานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ด้วยการประยุกต์ใช้ word2vec, GloVe และเครือข่ายประสาทแบบซ้ำๆ ในการสร้างเครื่องมือจัดหมวดหมู่ข้อความอัจฉริยะในภาษาไพธอน
★ 4.7 (8,585)

ประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วยภาษาไพธอน: สร้างเครื่องมือวิเคราะห์ข้อความแบบปฏิบัติการ

เรียนรู้พื้นฐานของ NLP ในภาษาไพธอน เพื่อสร้างการจัดหมวดหมู่ข้อความของคุณเอง การวิเคราะห์ความรู้สึก และแบบจำลองการประมวลผลภาษา
★ 4.7 (1,042)

หลักการของการเขียนโปรแกรมทางประสาทวิทยา (NLP)

เรียนรู้หลักการพื้นฐานของ NLP เพื่อเพิ่มการสื่อสารของคุณ ผ่านพ้นอุปสรรคทางจิตใจ และนำทางผู้อื่นอย่างมีประสิทธิภาพ ไปสู่การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมเชิงบวก
★ 4.5 (1,004)

ประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย RNN, Seq2Seq และ AttentionName

สร้างโมเดลข้อความระดับสูง, ระบบแปล, และแอพพลิเคชันตอบคำถามโดยใช้ Python, TensorFlow, และเครือข่ายประสาทแบบลำดับต่อลำดับ
★ 4.5 (7,505)

โมเดลลำดับต่อลำดับใน NLP: พื้นฐานทางทฤษฎี

ความรู้พื้นฐานของโมเดล Seq2Seq กลไกการสังเกต และสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ลึก ที่ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
★ 4.3 (4,921)

แบบจำลองมาร์โคฟซ่อนสำหรับข้อมูลลำดับในภาษาไพธอนName

สร้างแบบจำลองลำดับชั้นโดยการสร้าง Hidden Markov Models ตั้งแต่ต้น เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ราคาหุ้น ข้อความ และพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ โดยใช้ภาษาไพธอน
★ 4.4 (4,398)

ประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วยภาษาไพธอน: จากเวกเตอร์ข้อความไปสู่เอเจนท์ AI

สร้างฐานที่แข็งแกร่งในด้านการประมวลผลข้อความ โมเดลเวกเตอร์ และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ในการออกแบบแอปพลิเคชันภาษาอัจฉริยะ และเข้าใจระบบ AI สมัยใหม่
★ 4.7 (7,233)

ประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย TensorFlow

เรียนรู้การสร้างระบบประมวลผลข้อความและโมเดลลำดับที่ชาญฉลาด โดยใช้กรอบ TensorFlow สำหรับโปรแกรมการเรียนรู้เครื่องสมัยใหม่
★ 4.6 (6,536)

ประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วยภาษาไพธอนName

สร้างฐานที่แข็งแกร่งในการประมวลผลข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก และแบบจำลองการแปลงแบบสมัยใหม่ ใช้ไพธอนเพื่อแก้ไขปัญหาภาษาในโลกจริง
★ 4.6 (6,192)

ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เรียนรู้พื้นฐานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ สร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักร และใช้สถาปัตยกรรมใหม่ สำหรับข้อมูลในโลกจริง
★ 4.7 (4,717)

พื้นฐานของ NLP: การจัดหมวดหมู่และเวกเตอร์สเปซQuery

เรียนรู้การวิเคราะห์ความรู้สึกและแสดงภาษาเป็นตัวเลข ใช้การจำแนกการเรียนรู้เครื่องและโมเดลเวกเตอร์
★ 4.6 (4,638)

พื้นฐานการประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วยภาษาไพธอน

เรียนรู้การประมวลผล, วิเคราะห์, และดึงความหมายจากข้อมูลข้อความ โดยใช้เทคนิคภาษาไพธอนสมัยใหม่และพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง
★ 4.5 (3,031)

แบบจำลองลำดับสำหรับ NLP: สร้าง RNN, LSTM และ GRUs

เรียนรู้พื้นฐานของการสร้างแบบจำลองลำดับ ในการสร้างข้อความ การแปล และแอพพลิเคชันการจดจำเสียง ใช้เครือข่ายประสาทแบบซ้ำๆ
★ 4.8 (1,308)

พื้นฐานการประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วยภาษาไพธอน

เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลข้อความและสร้างแบบจำลองภาษาที่ชาญฉลาด ด้วยการใช้ภาษาไพธอน, สเปซซี และเทคนิคการเรียนรู้เครื่องแบบสมัยใหม่
★ 4.5 (1,144)

การทำเหมืองข้อความและการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติด้วย Python

เรียนรู้แนวคิดหลักและเทคนิคเชิงปฏิบัติเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้ Python
★ 3.9 (40)

เทคนิค NLP เชิงปฏิบัติเพื่อเอาชนะความวิตกกังวลและความเครียด

เรียนรู้วิธีการนำวิธีการ Neuro-Linguistic Programming (NLP) ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วมาปรับเปลี่ยนความคิดเชิงลบ จัดการความเครียดในชีวิตประจำวัน และสร้างความยืดหยุ่นทางอารมณ์ที่ยั่งยืน
★ 3.9 (34)

แมชชีนเลิร์นนิงด้วย Scikit-learn, PyTorch และ Hugging Face

พัฒนาทักษะที่จำเป็นในการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์, การเรียนรู้เชิงลึก และ AI ที่ใช้ Transformer ผ่านบทเรียนที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่มีโครงสร้างและแบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติ
★ 4.4 (28)

พื้นฐานการประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย Python

เชี่ยวชาญแนวคิดหลักของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) และประยุกต์ใช้ Python เพื่อทำความสะอาด วิเคราะห์ และเตรียมข้อมูลข้อความสำหรับแอปพลิเคชันอัจฉริยะ
★ 4.4 (27)

พื้นฐานการประมวลผลภาษาธรรมชาติภาษาโปรตุเกสด้วย Python

สร้างรากฐานที่แข็งแกร่งในการวิเคราะห์ข้อความภาษาโปรตุเกสโดยใช้ Python, เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ทันสมัย และโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อแก้ไขปัญหาภาษาในโลกแห่งความเป็นจริง
★ 4.5 (22)

เทคโนโลยีภาษาสำหรับมนุษยศาสตร์ดิจิทัล

เรียนรู้การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลข้อความโดยใช้วิธีการคำนวณสมัยใหม่สำหรับการวิจัยในสาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์
★ 4.8 (22)
Showing 20 of 21 courses