В этой статье мы научимся анализировать речь с помощью анализа настроений. Анализ настроений — это процесс понимания мнения или эмоционального тона при написании предложения. Это отличная тема, обычно рассматриваемая в рамках темы «Обработка естественного языка».

С развитием моделей искусственного интеллекта методы NLP также стали более продуманными и интеллектуальными при понимании людей. Анализ настроений сейчас используется во многих отраслях, от чат-ботов до исследований отзывов о продуктах.

Вы можете создать функцию на Python, которая принимает переменное количество аргументов. В этом посте вы узнаете, как определять такие функции, используя значения по умолчанию, ключевые слова и произвольные аргументы.

Эта статья расскажет вам о функциях, в том числе о том, что они собой представляют, их синтаксисе, компонентах и ​​типах. Вы также узнаете, как написать функцию Python.

Деревья решений просты и легко объяснимы. Они могут быть легко отображены графически и следовательно, допускают гораздо более простую интерпретацию. Они также являются довольно популярным и успешным оружием, когда речь идет о соревнованиях по машинному обучению (например Kaggle).

Однако простота на первый взгляд не означает, что алгоритм и лежащие в его основе механизмы скучны или даже тривиальны.

В следующих разделах мы собираемся поэтапно реализовать дерево решений для классификации, используя только Python и NumPy. Мы также узнаем о концепциях энтропии и получения информации, которые дают нам средства для оценки возможных расщеплений, что позволяет нам разумно вырастить дерево решений.

Но прежде чем погрузиться непосредственно в детали реализации, давайте установим некоторые базовые интуитивные представления о деревьях решений в целом.

Данные реального мира беспорядочны. Мы часто получаем данные из нескольких источников с разным форматом именования столбцов, и их стандартизация может быть проблемой. Несмотря на проблему, по-прежнему важно стандартизировать имена столбцов в общем формате на ранней стадии процесса очистки данных, чтобы облегчить последующие задачи. Регулярное выражение обычно используется для очистки запутанных имен столбцов, однако может быть довольно утомительно писать регулярное выражение для покрытия различных запутанных сценариев. В этот момент входит Skimpy.

Python предоставляет пакет Abstract Base Class (ABC) для облегчения реализации абстрактных классов, и по понятным причинам этот модуль называется abc. Абстрактные классы позволяют разработчикам создавать схемы для подклассов, чтобы они имели определенное поведение, поэтому давайте посмотрим, как мы это делаем на примере использования из обычного сценария обработки данных…

Каждый начинающий программист любит циклы for из-за их полезности и простоты понимания. Точно так же все любят массивы. Однако чаще всего мы начинаем использовать массивы для всего, даже не задумываясь. Мы ходим на занятия по структурам данных, но когда дело доходит до практики того, что мы узнали, мы не успеваем. Только недавно я поймал себя на том, что попал в эту ловушку. Я работал над задачей программирования, пытаясь заставить себя писать эффективный и быстрый код.

Мы можем сделать лучше!

Очевидно, что большая часть мира решила, что они хотят использовать JSON для своих общедоступных конечных точек API. Однако большую часть времени вам придется иметь дело с механизмами хранения, которые не очень хорошо работают с JSON. Это может привести к путанице, потому что вам нужно вставить квадратный колышек в круглое отверстие.

Если вы устали от переобучения моделей и хотите вместо этого создавать динамические модели, то машинное онлайн-обучение (и, следовательно, River!) может быть тем, что вам нужно. Если цель состоит в том, чтобы учиться и делать прогнозы по одному экземпляру за раз. River на порядок быстрее, чем PyTorch, Tensorflow и scikit-learn.

Если вы писали что-то большее, чем программы «Hello world», вы, вероятно, знакомы с концепцией ошибок в программировании. Это ошибки в вашем коде, часто называемые «bugs», которые приводят к сбою программы или неожиданному поведению. В отличие от некоторых языков, таких как Go и Rust, где вы вынуждены взаимодействовать с потенциальными ошибками на каждом этапе пути, в JavaScript и Node.js можно обойтись без согласованной стратегии обработки ошибок.

Однако это не обязательно должно быть так, потому что обработка ошибок Node.js может быть довольно простой, если вы знакомы с шаблонами, используемыми для создания, доставки и обработки потенциальных ошибок. Эта статья призвана познакомить вас с этими шаблонами, чтобы вы могли сделать свои программы более надежными, гарантируя, что вы обнаружите потенциальные ошибки и обработаете их надлежащим образом, прежде чем развертывать свое приложение в рабочей среде!