Text Generation with Markov Chains in Python

提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

l​earn about Markov chains and apply this concept to modeling and generating text.

Clock1 hour
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this project-based course, you will learn about Markov chains and use them to build a probabilistic model of an entire book’s text. This will be done from first principles, without libraries. Markov chains are a simple but fundamental approach to modeling stochastic processes, with many practical applications. By the end of this project, you will have generated a random new text based on the book you modeled, using code you wrote in Python.

あなたが開発するスキル

  • Artificial Intelligence (AI)
  • Probability Theory
  • Python Programming
  • Numpy
  • Markov Chain

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Read text from file

  2. Build a transition probability matrix

  3. Generate text using a Markov chain

  4. Improve capitalization, punctuation and spacing

  5. Improve text generation with k-token Markov chains

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。