Summary  
This chapter covers text encoding techniques for converting raw text into numerical vector representations using methods such as bag-of-words, one-hot encoding, TF-IDF, and word embeddings.

General domain of usage  
Natural language processing

Verschiedene **Textkodierungsschemata** werden untersucht, um Rohtext in numerische Darstellungen umzuwandeln, die für maschinelle Lernalgorithmen geeignet sind. Die Textkodierung ist ein entscheidender Schritt im NLP und ermöglicht die Umwandlung von unstrukturiertem Text in strukturierte Formate, die Bedeutung und Wortbeziehungen erfassen.

Zusammenfassend ist die Textkodierung ein wesentlicher Bestandteil der Vorverarbeitung von Textdaten für NLP-Aufgaben. Während einfachere Methoden wie BOW und TF-IDF für bestimmte Aufgaben nützlich sind, bieten **Wort-Embeddings** eine leistungsfähigere und semantisch reichere Darstellung von Wörtern, die für fortgeschrittene NLP-Aufgaben wie die Sentimentanalyse unerlässlich ist. Später werden wir **Wort-Embeddings** für unser Sentimentanalyse-Projekt implementieren, um den Kontext und die Bedeutung von Wörtern effektiver zu erfassen.

Was misst die Komponente "Inverse Document Frequency" (IDF) bei der **TF-IDF**-Kodierung?

Beherrschung von Rekurrenten Neuronalen Netzen und deren fortgeschrittenen Varianten wie LSTMs und GRUs mit PyTorch. Praktische Erfahrung in der Verarbeitung sequentieller Daten für praxisnahe Anwendungen. Anwendung dieser leistungsstarken Modelle zur Lösung realer Herausforderungen in der Zeitreihenprognose und verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.

Behandelt die Einschränkungen traditioneller neuronaler Netze bei sequenziellen Daten und führt in die Grundlagen von Rekurrenten Neuronalen Netzen ein. Erläutert RNN-Architektur, Typen und die schrittweise Implementierung anhand grundlegender Beispiele und einer Programmieraufgabe.

Untersucht häufige Trainingsherausforderungen wie verschwindende und explodierende Gradienten. Stellt fortgeschrittene RNN-Varianten wie LSTM und GRU vor, hebt deren interne Mechanismen und Anwendungsfälle hervor und bietet praktische Implementierungsbeispiele für jede Variante.

Konzentriert sich auf die Verarbeitung und Prognose von Zeitreihendaten mithilfe von RNN-basierten Modellen. Beinhaltet das Laden von Daten, Vorverarbeitungstechniken, Modelltraining und Leistungsevaluierung, mit Schwerpunkt auf dem Vergleich von LSTM- und GRU-Architekturen.

Demonstriert die Anwendung von RNNs auf Aufgaben der Textklassifikation. Behandelt zentrale NLP-Konzepte, Methoden der Textkodierung, Schritte der Datenvorbereitung sowie den Aufbau eines LSTM-basierten Modells zur Sentimentvorhersage.