Машинное обучение - это часть искусственного интеллекта. Оно включает обучение алгоритмов для работы с данными. В анализе текста, машинное обучение играет ключевую роль. Обработка естественного языка - это область, где алгоритмы могут извлекать ценные данные. Это делает машинное обучение важным для анализа текста. В этой статье мы рассмотрим основы машинного обучения. Мы обсудим, как оно используется для анализа текста. Также поговорим о методах обработки естественного языка. Машинное обучение - это часть искусственного интеллекта...

или «Как спасти модель, когда она тупит» "Грязные данные — грязный прогноз. Чистые данные — чистый... ну, почти." — дата-сайентист, у которого опять не сошлась метрика Как бы это ни звучало, но данные всегда приходят грязными. Где-то пропущены значения, где-то в одной колонке и числа, и текст, а где-то вместо «муж» — «М», «мужчина», «чел», и всё это в одной таблице. import pandas as pd import numpy as np # Имитация "реальных" данных data = pd.DataFrame({ "Name": ["Анна", "Борис", "Вася", "Гена", "Даша"], "Hours_Study": [5, np.nan, 3, 4, 'пять'], "Score": [90, 85, np.nan, 70, 75] }) print(data) # 1...