机器学习NLP自然语言处理Word2Vec词向量算法模型

培养数据分析挖掘、推荐算法、自然语言处理、机器学习、深度学习工程师

163人学习

初级3课时2022/06/15更新

二维码下载学堂APP缓存视频离线看

充电了么
    • 畅销套餐
    • 精选套餐
    • 人气套餐
    • 尊享套餐
    • 高薪套餐
【陈敬雷】大数据Spark机器学习AI实战
机器学习NLP自然语言处理Word2Vec词向量算法模型
163人学习
¥66.00
Spark分布式机器学习 - Learning to rank排序学习算法
4人学习
¥66.00
大数据Spark开发及项目案例实战
111人学习
¥100.00
更 多 10 门 课 程
Python数据分析师-实战系列
Python数据分析与机器学习实战集锦(纯实战版)
16265人学习
¥298.00
【2019新版更新】人工智能-机器学习实战视频课程( 上篇)
305356人学习
¥168.00
数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战
8877人学习
¥298.00
更 多 10 门 课 程
中级Python数据分析师-数字化人才项目系列课程(含证书)
Python数据分析系列视频课程--学习数据挖掘
35771人学习
¥199.00
Python数据分析系列视频课程--学习文本挖掘
80292人学习
¥199.00
Python数据分析系列视频课程--深度学习
22805人学习
¥199.00
更 多 13 门 课 程
Python 3 数据挖掘与深度学习系列课程-工具版
Python数据分析系列视频课程--学习Pandas
116560人学习
¥149.00
Python数据分析系列视频课程--学习数据挖掘
35771人学习
¥199.00
Python数据分析系列视频课程--学习文本挖掘
80292人学习
¥199.00
更 多 8 门 课 程
Python 3 数据挖掘与深度学习系列课程-工具版
Python数据分析系列视频课程--学习Pandas
116560人学习
¥149.00
Python数据分析系列视频课程--学习数据挖掘
35771人学习
¥199.00
Python数据分析系列视频课程--学习文本挖掘
80292人学习
¥199.00
更 多 8 门 课 程
  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

适合技术开发人员、大学生、职业晋升等; 机器学习、数据挖掘、人工智能开发者; 转行人工智能、机器学习者

你将会学到:

培养数据分析挖掘、推荐算法、自然语言处理、机器学习、深度学习工程师

课程简介:

一、课程优势

本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套新书教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,

新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!

本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,是真正的互联网工业级实战项目。

二、课程简介

      Word2vec,是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络,用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现,并且需猜测相邻位置的输入词,在word2vec中词袋模型假设下,词的顺序是不重要的。训练完成之后,word2vec模型可用来映射每个词到一个向量,可用来表示词对词之间的关系,该向量为神经网络之隐藏层。

      随着计算机应用领域的不断扩大,自然语言处理受到了人们的高度重视。机器翻译、语音识别以及信息检索等应用需求对计算机的自然语言处理能力提出了越来越高的要求。为了使计算机能够处理自然语言,首先需要对自然语言进行建模。自然语言建模方法经历了从基于规则的方法到基于统计方法的转变。从基于统计的建模方法得到的自然语言模型称为统计语言模型。有许多统计语言建模技术,包括n-gram、神经网络以及 log_linear 模型等。在对自然语言进行建模的过程中,会出现维数灾难、词语相似性、模型泛化能力以及模型性能等问题。寻找上述问题的解决方案是推动统计语言模型不断发展的内在动力。在对统计语言模型进行研究的背景下,Google 公司在 2013年开放了 Word2vec这一款用于训练词向量的软件工具。Word2vec 可以根据给定的语料库,通过优化后的训练模型快速有效地将一个词语表达成向量形式,为自然语言处理领域的应用研究提供了新的工具。Word2vec依赖skip-grams或连续词袋(CBOW)来建立神经词嵌入。Word2vec为托马斯•米科洛夫(Tomas Mikolov)在Google带领的研究团队创造。

       我们这节课《Word2vec词向量模型》就详细讲解下对应的底层原理以及源码实现!


三、老师介绍

陈敬雷  充电了么创始人,CEO兼CTO

陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO
,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。


陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。


目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。

四、《分布式机器学习实战》新书介绍及最新热点技术解密如下:
陈敬雷老师的京东自营书名标题: 分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)

  


 

****************好评如潮**************
本书作者陈敬雷曾在多家一线大型互联网公司任职,也有过技术创业的背景,经历过从0到1,从1从100的技术发展历程,尤其在AI、大数据、机器学习、深度学习等方面有很强的理论基础和实战经验。《分布式机器学习实战》包含了目前主流互联网公司所采用的大数据、AI方面的系统架构、中间件、工具、机器学习/深度学习算法等,内容由浅入深,全面详实,强烈推荐给读者!
                                                                                                                        ——陈兴茂 (猎聘CTO)

我读了这本书,有三点深切的体会,一、系统全面:本书把分布式机器学习的关键环节进行了系统化梳理,介绍了主流的技术和工具平台,同时对大数据技术也做了详细讲解,对内容的梳理全面丰富,是入门、参考、提高的有益工具书!二、深入浅出:通过大量的系统化讲课,配合丰富的素材、案例和实际操作场景介绍,可以说是不但授人以渔也同时授人以鱼!开卷有益!现学现用!活学活用!三、讲解清晰,思路明确:可以看出作者是有深厚的功底,是经过长期实践的经验总结,又融合了大量的最新结果,连同职业路径规划都详细做好,有此一书,是难得佳作!

        ——梅一多 博士(上海市青年拔尖人才获得者,阿里云最有价值技术专家,中基凌云科技有限公司联合创始人兼CTO)

《分布式机器学习实战》这本书非常贴近实战,含盖了目前各类应用场景的算法系统,对每个场景都有理论基础、源代码、算法解度等,深入浅出的讲解对于读者具有很强的实用性,做为大数据及人工智能领域的从业人员是必选的工具类参考书。

       ——杨正洪 博士(中央财经大学财税大数据实验室首席科学家)

此书的作者非常贴近实战,不“高来高去”讲一些宏观的概念,书中的每一个算法,每一个场景都是来自于当前的商业应用,对于读者来讲这是一本难得的实用宝典。

       ——刘冬冬(知名市场战略、生态系统和企业数字化转型专家,首席数据官联盟创始人,曾先后服务过统一集团、联想集团、百度、美国D&B集团、华为技术、海航科技集团等)

陈敬雷写的这本书理论联系实践,深入浅出,覆盖技术面广,并且有工业级的系统案例,包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等项目,对常见的大数据算法系统架构也做了详细讲解,是一本机器学习方面的佳作。本书不管是初学者、架构师、还是资深人士,都会开卷有益、有所收获。

                        ——龙旭东(北京掌游智慧科技有限公司董事长,曾任海航科技集团CTO和文思海辉董事,北京大学计算机系学士+硕士)


展开更多

课程大纲-机器学习NLP自然语言处理Word2Vec词向量算法模型

在线
客服
APP
下载

下载Android客户端

下载iphone 客户端

官方
微信

关注官方微信

返回
顶部