In Kurs 2 der Natural Language Processing Spezialisierung werden Sie: a) einen einfachen Autokorrektur-Algorithmus unter Verwendung der minimalen Editierdistanz und der dynamischen Programmierung erstellen, b) den Viterbi-Algorithmus für das Part-of-Speech (POS)-Tagging anwenden, das für die Computerlinguistik von entscheidender Bedeutung ist, c) einen besseren Autovervollständigungs-Algorithmus unter Verwendung eines N-Gramm-Sprachmodells schreiben und d) Ihr eigenes Word2Vec-Modell schreiben, das ein neuronales Netz zur Berechnung von Worteinbettungen unter Verwendung eines kontinuierlichen Bag-of-Words-Modells verwendet.
Natürliche Sprachverarbeitung mit probabilistischen Modellen
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Natürliche Sprachverarbeitung mit probabilistischen Modellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Verarbeitung natürlicher Sprache“



Dozenten: Younes Bensouda Mourri
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1,783 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie dynamische Programmierung, versteckte Markov-Modelle und Worteinbettungen, um Autokorrektur, Autovervollständigung und die Identifizierung von Part-of-Speech-Tags für Wörter zu implementieren.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Einbettungen
- Kategorie: Markov-Modell
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Wichtige Details

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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Geprüft am 29. Mai 2021
I'm really thankful to the professors for sharing there knowledge and experience and creating this excellent course. I have learnt a a lot. Thank You !!!
Geprüft am 20. Sep. 2024
I felt like I learned some new things from this course. Some of the maths was not as rigorous as it might have been. For example, the proof for Levenstein wasn't complete.
Geprüft am 12. Feb. 2021
Nicely broken into digestible chunks. Labs well done, not too easy, and too too frustrating. Material presented clearly and in (again) nice small steps.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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