Apprendimento automatico per l'analisi delle emozioni in Python: Costruire strumenti di intelligenza artificiale per l'analisi delle emozioni utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico.

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una guida completa all'analisi del sentiment e delle emozioni utilizzando l'apprendimento automatico, con una forte enfasi sulla preelaborazione dei dati e sui modelli avanzati. Sebbene offra spunti pratici e applicazioni reali, alcuni lettori ritengono che manchi di profondità, in particolare per quanto riguarda l'analisi delle emozioni, rispetto ad altre risorse.

Guida approfondita sull'analisi del sentiment e delle emozioni, forte enfasi sulla pre-elaborazione dei dati, sezioni approfondite sul deep learning e sui trasformatori, esempi pratici in Python, utile per migliorare le competenze in NLP, adatto a data scientist e sviluppatori Python.

Enfatizza fortemente l'apprendimento automatico e la PNL rispetto all'analisi delle emozioni, potrebbe non fornire nuovi approcci all'analisi del sentimento e delle emozioni per i lettori esperti, percepito come poco approfondito nell'area specifica dell'analisi delle emozioni.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Machine Learning for Emotion Analysis in Python: Build AI-powered tools for analyzing emotion using natural language processing and machine learning

Contenuto del libro:

Inizia il tuo viaggio nell'analisi delle emozioni con questa guida passo-passo al successo nella scienza dei dati.

Caratteristiche principali:

⬤ Scoprire il funzionamento interno del flusso di lavoro end-to-end dell'analisi delle emozioni.

⬤ Esplora l'uso di vari modelli di ML per ricavare intuizioni significative dai dati.

⬤ Affina il tuo mestiere costruendo e modificando modelli complessi di analisi delle emozioni con progetti pratici.

⬤ L'acquisto del libro stampato o del Kindle include un eBook PDF gratuito.

Descrizione del libro:

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono le tecnologie del futuro e questo è il momento perfetto per sfruttare il loro potenziale e aggiungere valore alla vostra attività. Machine Learning for Emotion Analysis in Python vi aiuta a utilizzare queste tecnologie all'avanguardia nel vostro sistema di feedback dei clienti e a far crescere la vostra attività in modo esponenziale.

Grazie a questo libro, potrete sfruttare le vostre competenze fondamentali in materia di scienza dei dati e svilupparle nell'entusiasmante regno dell'analisi delle emozioni. Seguendo un approccio pratico, trasformerete il feedback dei clienti in informazioni significative che vi aiuteranno a prendere decisioni aziendali intelligenti e basate sui dati.

Il libro vi aiuterà a capire come preelaborare i dati, costruire un set di dati utilizzabile e garantire una qualità dei dati di alto livello. Una volta preparate le basi per il successo, esplorerete tecniche di ML complesse, scoprendo i concetti di reti neurali profonde, macchine vettoriali di supporto, probabilità condizionali e altro ancora. Infine, acquisirete conoscenze pratiche grazie a casi d'uso approfonditi che mostrano come i risultati sperimentali possano essere trasformati in esempi di vita reale e come l'emotion mining possa aiutare a tracciare i cambiamenti a breve e lungo termine dell'opinione pubblica.

Alla fine di questo libro, sarete ben equipaggiati per utilizzare l'emotion mining e l'analisi per guidare le decisioni aziendali.

Cosa imparerete:

.

⬤ Distinguere tra sentiment analysis e analisi delle emozioni.

⬤ Padroneggiare la pre-elaborazione dei dati e garantire un input di alta qualità.

⬤ Espandere l'uso delle fonti di dati attraverso la trasformazione dei dati.

⬤ Progettare modelli che impiegano tecniche di deep learning all'avanguardia.

⬤ Scoprire come sintonizzare gli iperparametri dei modelli.

⬤ Esplorare l'uso di naive Bayes, SVM, DNN e trasformatori per casi d'uso avanzati.

⬤ Mettere in pratica le competenze appena acquisite lavorando su scenari reali.

Per chi è questo libro:

Questo libro si rivolge a data scientist e sviluppatori Python che desiderano ottenere informazioni sul feedback dei clienti per il loro prodotto, azienda, marchio, governo e altro ancora. È necessaria una conoscenza di base dell'apprendimento automatico e della programmazione Python.