Математические методы анализа текстов (курс лекций, К.В.Воронцов, А.А.Потапенко)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: {{TOCright}} '''Математические методы анализа текстов'''. В курсе рассматриваются основные задачи и математ...) |
|||
Строка 2: | Строка 2: | ||
'''Математические методы анализа текстов'''. | '''Математические методы анализа текстов'''. | ||
В курсе рассматриваются основные задачи и математические методы обработки естественного языка. | В курсе рассматриваются основные задачи и математические методы обработки естественного языка. | ||
- | Курс читается | + | Курс читается студентам кафедры [[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)|«Интеллектуальные системы / интеллектуальный анализ данных» ФУПМ МФТИ]] с 2018 года. |
- | + | ||
От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей, математической статистики, методов оптимизации, машинного обучения и нейронных сетей, языка программирования Python. | От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей, математической статистики, методов оптимизации, машинного обучения и нейронных сетей, языка программирования Python. | ||
Версия 22:48, 30 августа 2018
|
Математические методы анализа текстов. В курсе рассматриваются основные задачи и математические методы обработки естественного языка. Курс читается студентам кафедры «Интеллектуальные системы / интеллектуальный анализ данных» ФУПМ МФТИ с 2018 года.
От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей, математической статистики, методов оптимизации, машинного обучения и нейронных сетей, языка программирования Python.
Программа курса
См. также
- Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)
- Глубинное обучение (курс лекций)
Литература
- Stewen Bird et. al. Natural Language Processing with Python. 2-nd edition. 2016.