تصنيف النصوص باستخدام RNN
بناء RNN لتصنيف تعليقات IMDb (إيجابية/سلبية)
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية بناء rnn لتصنيف تعليقات imdb (إيجابية/سلبية). هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متوسطويستغرق تقريباً 2 أسبوع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
تحليل آراء العملاء
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
استكشاف IMDb Reviews Dataset
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
Tokenization + Padding + Embedding
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
بناء LSTM للتصنيف الثنائي
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
قياس Precision و Recall
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
API لتحليل التعليقات