Мастерская анализа текстовых данных

Мастерская анализа текстовых данных

О мастерской

Сегодня анализ текста применяется во многих областях нашей жизни — от абсолютно повседневных вещей вроде поисковых систем и Гугл-переводчика до нейросетей, способных поддержать общение с пользователем. Мало кто не слышал про ChatGPT: популярность таких систем только растёт, и многим интересно, как именно это работает.
На самом деле в основе всего вышеперечисленного лежит анализ текста — с его помощью компьютер учится понимать человеческий язык. Вычисление контекста, семантический анализ, машинный перевод — все эти интересные и востребованные направления мира IT и анализа данных составляют часть большой и прекрасной сферы Natural Language Processing (автоматической обработки естественного языка). Именно с ней и будем вас знакомить мы.
Сидя среди палаток и деревянных домиков и отчаянно ловя интернет, мы разбираемся в том, что такое лемматизация и векторизация, изучаем принцип работы алгоритмов NER и стараемся не путать precision и recall, а в перерывах играем в настольные игры и шутим лингвистические шутки. Если вас заинтересовало такое времяпрепровождение, то смело подавайте заявку, и встретимся на Волге!

P.S. Наша мастерская также известна под именем ML&Texts.

На нашей мастерской вы сможете:

• познакомиться с современными методами обработки текстов;
• узнать про сложные алгоритмы машинного обучения без углубления в продвинутую математику;
• приобрести практический опыт, создав сложную и полезную программу на языке Python;
• помочь нашим партнерам в решении реальных задач.
  
  Основной язык, который будет использоваться на школе — Python.

Кого ищем:

1. вам 18 +;
2. вы не боитесь дикой природы и двухнедельной жизни в палатке;
3. вы умеете работать в команде;
4. вы с уважением относитесь к другим людям и их личному пространству;
5. вы спокойно относитесь к форс-мажорам и изменениям в расписании;
6. вы обладаете базовыми навыками программирования Python (в понятие «базовые знания» входят: знание циклов и условных операторов, умение написать свою функцию, а также работа со строками и регулярными выражениями);
7. для продвинутых будет здорово, если вы знаете, что такое pipeline в машинном обучении, знакомы с базовыми методами визуализации и понимаете принципы работы классификаторов и кластеризаторов.

P.S.

Это не обязательно, но будет здорово, если вы освежите знания по матанализу и линейной алгебре, особенно если вы собираетесь на продвинутый трек. А именно, понимание, что такое матрицы, скалярное умножение, косинусное расстояние между векторами, производная, частная производная и производная сложной функции.

Кого мы не ждем:

1. вы хотите узнать про нейролингвистическое программирование (тоже NLP);
2. вам тяжело жить на природе в палатке;
3. вам тяжело находить общий язык с другими людьми;
4. вы не любите / не умеете жить по распорядку;
5. вы не готовы изучить Python до уровня написания скриптов;
6. вы плохо реагируете на перемены в расписании и форс-мажоры.

Про что вы будете слушать:

• Основы предобработки текста;
• Предпосылки компьютерной лингвистики;
• Классификация и кластеризация текстов;
• Дистрибутивная семантика и word-embeddings;
• Языковые модели;
• Машинный перевод и трансформеры;
• Извлечение именованных сущностей;
• Диалоговые системы;
• Нейросети;
• Ансамблевые методы машинного обучения;
• Немного матстата и тервера;
• Визуализация данных.

Чему вы научитесь:

• грамотно работать с данными;
• строить пайплайны для решения различных задач;
• работать с алгоритмами и моделями машинного обучения;
• красиво и доступно представлять данные и результаты анализа;
• узнать, что такое данные и как познавать их.

Партнёры

ПАНДАН Совместная программа ПАНДАН — прикладной анализ данных — Европейского университета в Санкт-Петербурге и Яндекса.

МАСТ Прикладной центр машинного обучения, анализа данных и статистики (ПЦ МАСТ) - совместный проект Европейского университета и компании Яндекс. МАСТ занимается применением методов машинного обучения и анализа данных в гуманитарных и социальных науках.