Семинар посвящен теме классического машинного обучения и анализу текстов. Будут рассмотрены основные понятия в ML, методы классификации и кластеризации, а также семантический анализ применительно к текстовой информации.
Внимание! Для участия понадобится аккаунт в zoom.
В ходе семинара будут рассмотрены основные понятия классического обучения.
Будет затронуто обучение с учителем и без учителя. Мы покажем примеры классификации текстов на различные темы, кластеризацию данных. Классификация и кластеризация осуществлена с использованием Python Science Kit Learn. Поговорим о понятии семантической векторной модели и применим латентный семантический анализ к текстам.Также продемонстрируем выделение различных сущностей в тексте с помощью библиотеки Natasha в нашем проекте.
Докладчики:
Александр Евсиков — студент 3 курса ЛЭТИ, компьютерная безопасность
Дмитрий Николаев - студент 3 курса ЛЭТИ, информатика и вычислительная техника
Артём Семидолин - студент 3 курса ЛЭТИ, компьютерная безопасность