Наша способность решать задачи NLP с помощью алгоритмов ИИ значительно продвинулась вперед, но наше понимание человеческого языка еще очень мало. Это связано с тем, что большинство алгоритмов ИИ работают как черный ящик, и хотя мы знаем архитектуру модели и значения всех параметров, понять основные функции, которые эти алгоритмы используют для задачи NLP, очень сложно. Но для многих практических приложений необходимо, чтобы ИИ был понятен, без чего эти причудливые алгоритмы просто остаются академическим наборами формул...

Собрать воедино все части проекта по машинному обучению бывает весьма непросто. В этой серии статей мы пройдём через все этапы реализации процесса машинного обучения с использованием реальных данных, и узнаем, как сочетаются друг с другом различные методики. В первой статье мы очистили и структурировали данные, провели разведочный анализ, собрали набор признаков для использования в модели и установили базовый уровень для оценки результатов. С помощью этой статьи мы научимся реализовывать на Python...