Эта статья представляет собой практическое введение в основы классификации текста с использованием линейных классификаторов и созданных вручную функций. Это модели, которые мы будем запускать Модель мешка слов TF-IDF N-граммы Обработка текста Проблема с моделированием текста состоит в том, что он беспорядочный, а алгоритмы машинного обучения предпочитают четко определенные входные и выходные данные фиксированной длины. Алгоритмы машинного обучения не могут работать напрямую с..

Эта статья представляет собой учебное пособие о том, как использовать Open Movie Database API с помощью Python. Эта статья - часть задачи Daily Python, которую я взял на себя. Я буду писать короткие статьи о Python ежедневно. Создайте учетную запись на сайте OMDb: http://www.omdbapi.com/ . После этого шага вы получите ключ API по электронной почте. Этот ключ API будет использоваться для дальнейшего взаимодействия с API OMDb. Требования: Python 3.0 Пип Установите..

Готовы ли вы к будущему развлечений? Netflix революционизирует то, как мы смотрим телевизор, благодаря своей передовой технологии «ИИ . Приготовьтесь быть в шоке от персонализированного и захватывающего просмотра, который может предоставить только Netflix». Введение Netflix — это потоковый гигант, который произвел революцию в том, как мы потребляем развлечения. Платформа с обширной библиотекой фильмов, телешоу и оригинального контента стала неотъемлемой частью нашей повседневной..

Индустрия развлечений может быть последней, разрушенной машинным обучением, но если все сделано правильно, она может быть такой же революционной, как и камера. Обязательно сначала прочитайте Часть 1 Акт 2 — Что дальше Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и GAN. Голливуд будет использовать все больше и больше CGI для замены дорогостоящего кинопроизводства и использовать рекомендации по сценариям, чтобы быстрее приступить к производству,..

Вступление Обработка естественного языка (NLP) - это подраздел лингвистики, информатики и искусственного интеллекта. Одна из наиболее интересных задач НЛП - вычислить схожесть значений между текстами, то есть определить, насколько близки два текста с точки зрения лексического и семантического сходства. Цель этой статьи - решить проблему подобия текста в Python без учителя. Модель, которую мы определим, основана на двух методах: сумме слов и tf-idf. Первые два раздела посвящены..

Не знаю, поступаете ли вы так же, как я, но каждый раз, когда выходит новый фильм о супергероях, мне приходится проверять его доходы на сайте кассовых сборов. По данным кассовых сборов, Титаник собрал 2 187,5 млн долларов во всем мире, в то время как недавние успешные фильмы, такие как Звездные войны: Пробуждение силы (2 068,2 млн долларов) и Мстители Marvel (1 518,8 млн долларов) по-прежнему не может превзойти Титаник. Это заставляет меня задаться вопросом, можем ли мы..