Analyse des sentiments, transformations de Fourier et plus de science des données Python – Le vrai podcast Python

By | novembre 20, 2020

Expert Python

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20 novembre 2020 57m

Souhaitez-vous en savoir plus sur le traitement automatique du langage naturel? Avez-vous entendu parler de l'analyse des sentiments? Cette semaine dans l'émission, Kyle Stratis revient pour parler de son nouvel article intitulé, Utiliser l'analyse des sentiments avec Python pour classer les critiques de films. David Amos est également ici, et nous couvrons tous un autre lot d'articles et de projets hebdomadaires de PyCoder.

Commanditaire de l'épisode:

Kyle discute d'un article sur les métriques à distance pour l'apprentissage automatique. David partage un article sur Real Python sur le traitement du signal Python et les transformations de Fourier avec scipy.fft. Nous couvrons également plusieurs autres articles et projets de la communauté Python, notamment la simulation de processus du monde réel en Python avec SimPy, l'utilisation de Microsoft Excel en utilisant Python et OpenPyXL, pourquoi exécuter du code lors de l'importation est une mauvaise idée, ce que j'aurais aimé savoir en tant que junior dev, l'ordinateur personnel Raspberry Pi 400, remplacement dynamique du ciel et harmonisation en vidéos avec SkyAR.

Les sujets:

  • 00:00:00 – Présentation
  • 00:02:56 – Utilisez l'analyse des sentiments avec Python pour classer les critiques de films
  • 00:09:49 – OpenPyXL: Travailler avec Microsoft Excel en utilisant Python
  • 00:12:41 – Une illustration de la raison pour laquelle exécuter du code pendant l'importation est une mauvaise idée
  • 00:16:52 – Mesures de distance pour l'apprentissage automatique
  • 00:22:52 – Commanditaire: linode.com
  • 00:22:52 – Ce que je souhaite, je le savais en tant que développeur junior
  • 00:35:29 – Transformées de Fourier avec scipy.fft: Traitement du signal Python
  • 00:39:44 – Simulation de processus du monde réel en Python avec SimPy
  • 00:43:30 – Pleins feux sur le cours vidéo
  • 00:44:35 – Le kit ordinateur personnel Raspberry Pi 400 est maintenant disponible
  • 00:49:55 – SkyAR: Remplacement et harmonisation dynamiques du ciel en vidéos
  • 00:52:04 – Création d'une fabrique d'idées avec Roam Research
  • 00:56:02 – Merci et au revoir

Afficher les liens:

Utiliser l'analyse des sentiments avec Python pour classer les critiques de films – Dans ce didacticiel, vous découvrirez l'analyse des sentiments et son fonctionnement en Python. Vous allez ensuite créer votre propre classificateur d'analyse des sentiments avec spaCy qui peut prédire si une critique de film est positive ou négative.

OpenPyXL: Travailler avec Microsoft Excel en utilisant Python – Ah, Excel. Tout le monde aime le détester. Mais regardons les choses en face. Excel est l'un des logiciels les plus populaires jamais écrits. Mais vous aimez Python, pas Excel, c'est pourquoi vous voudrez peut-être apprendre OpenPyXL.

Une illustration de la raison pour laquelle l'exécution de code pendant l'importation est une mauvaise idée (et comment cela se produit de toute façon) – Le code qui s'exécute lorsqu'un module est importé est généralement une odeur de code. Mais parfois, il n'y a pas moyen de contourner cela.

Mesures de distance pour l'apprentissage automatique – De nombreux algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être résumés comme la transformation de données en vecteurs à n dimensions et le calcul de la similitude entre les points au moyen d'une métrique de distance. Cet article explore quatre de ces métriques – les distances euclidienne, Manhattan, Minkowski et Hamming – et comment les calculer avec Python.

Ce que je souhaite savoir en tant que développeur junior – Certaines de ces choses doivent parfois être rappelées aux développeurs seniors!

Transformées de Fourier avec scipy.fft: Traitement du signal Python – Dans ce didacticiel, vous apprendrez à utiliser la transformée de Fourier, un outil puissant pour analyser les signaux avec des applications allant du traitement audio à la compression d'image. Vous allez explorer plusieurs transformations différentes fournies par le module scipy.fft de Python.

Projets:

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