Masha ALLAH, i have searched for three years to get a simple explanation of w2v until i found your video today. U have done a great job. Thanks alot
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Your comment made my day Abdullahi. thanks for such motivation. keep watching.
@debbs_io6 ай бұрын
Finally a simple, clear and complete explanation of this word embeddings. Thank you so much. I've studied and searched for months and you've just made the whole thing clear and straight forward.
@victorsolomonmachinelearning2 жыл бұрын
I've been searching for a comprehensive explanation without the technical jargons. you are the best teacher
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Thanks Solomon.
@metalhamster142 жыл бұрын
You have a gift. A natural teacher.
@LocksRevenge11 ай бұрын
Simplified and concise, Thank you Sir.
@SaHaRaSquad Жыл бұрын
Finally an understandable explanation of how those methods work. Short and to the point, thanks for this video.
@henriquemaulerborges13902 жыл бұрын
You video is very simple to undestand, thank you man!
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Welcome
@nikitasharma49572 жыл бұрын
Jaise hi word or vector m difference smjh aaya i 👍 ❤️ like it seriously..after that I HV seen full vedio..osam explanation
@dub1613 ай бұрын
crazzzzyyy. You make things so simple!!!!
@pankajuprety92163 жыл бұрын
your explanation is simple clear and best
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thanks Pankaj.
@arcanepersona1676 Жыл бұрын
May Allah increase your knowledge my friend, i am just starting with NLP and you help me learn the basics well. I didnt know what one hot embedding means. Thanks and keep it up. Also could you please do a project end to end in NLP for example sentiment analysis ? I want to see these techniques in real action. Thanks again :)
@SallyMwalrMusic6 ай бұрын
Just sending love and regards seem like a good person and appreciating your efforts to teach others,
@uwaisahamedimad5562 жыл бұрын
I have written the same in one of your previously watched video,but still I want to write it...You are really unfolding Data Science.
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Thanks Uwais. Your words mean a lot.
@bekiofficialchannel97462 жыл бұрын
Thank you! I got the basic concepts about word2vec.
@mahikhan57162 жыл бұрын
great aman . tactics of ur teaching is really tremendous
@caoilim2 жыл бұрын
I really don't comment but this is just great. Really helped me out with my college assignment. I was tearing my hair out before this. Genuinely thank you.
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Glad it helped!
@krishnab64442 жыл бұрын
Perfectly Explained , hats off to u!! Thank You
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
You're most welcome
@vijaym45983 жыл бұрын
Very simplified about Wrod2vec....Thanks and all the best
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Glad you liked it
@mrdh9273 жыл бұрын
Thank you, Aman, I really appreciate your simple explanation.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Most Welcome. Your comments are precious for me.
@SACHINKUMAR-zo5pm2 жыл бұрын
I find ur videos very helpful, many topics which are not explained well in other channels, i come to ur channel to see if it is available and u have never disappointed me. Keep up the good work. Thanks.
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Thanks Sachin. Please share with friends also
@RezoanurRahman3 жыл бұрын
Literally can not make it more simpler than this.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thanks a lot Rahman.
@jialaiz91013 жыл бұрын
Very intuitive, thx man
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
welcome Jialai.
@shivnathsinghgaur59722 жыл бұрын
i spend too much time to get logic behind woed2vec but now i am satisfy
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Thanks for watching.
@RohanPaul-AI3 жыл бұрын
As always, superbly simple and great explanation. Many thanks.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Welcome Rohan.
@fatemeazizi2224 Жыл бұрын
simply explained, Thank you
@udayradhe65372 жыл бұрын
Amazing! so well explained in simple terms.
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Thanks Uday
@ShahzadKhan-zq9ty3 жыл бұрын
one of the finest explanation, thanks bro
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thank u.
@gurmindersinghmalhotra81843 жыл бұрын
Aman bhai, thanks for excellent explanation.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Always welcome Gurminder Bhai.
@linxin38114 жыл бұрын
Very good introduction to Word2Vec. Would have preferred a bigger writing space, but nonetheless was very clear
@UnfoldDataScience4 жыл бұрын
Glad it was helpful Kevin.
@karthickd5373 жыл бұрын
Very nicely explained in a very simple way.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thanks Karthick.
@MrBansal9074 ай бұрын
Good job sir, thank you
@pranjalgupta94273 жыл бұрын
Nice explanation
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Keep watching Pranjal.
@NightSurge.3 жыл бұрын
Great video, straight to the point and easy to understand.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Cheers.
@rejithmadhavan57352 жыл бұрын
Precise explanation. Very useful. Thank you Aman. Just one suggestion, visually it will be more soothing if you could follow straight line on your whiteboard.
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Thanks a lot for suggestion.
@vittalhundarad16442 жыл бұрын
thank you sir , nice explanation
@AbhishekKumar-hh5oh3 жыл бұрын
well explained and in a simplified way. Thanks a lot for this video
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Glad it was helpful Abhishek.
@piyalikarmakar59793 жыл бұрын
Thank you so much sir.. From the documentations I was confused.. Thanks a lot for such cleared and easy explanation..
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Welcome Piyali.
@aniketwagh5703 жыл бұрын
awesome video sir, really awesome.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
So nice of you Aniket. Your comments are precious for me.
@ribamarsantarosa4465 Жыл бұрын
humble and nice presentation :)
@UnfoldDataScience Жыл бұрын
Thanks a lot.
@learn-and-live2 жыл бұрын
thank you for this clear explanation!
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Thank you
@sunilupadhyay79483 жыл бұрын
very informatics pls continue.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thank you Sunil, I will
@sandipansarkar92112 жыл бұрын
finished watching
@omkarjadhav134 жыл бұрын
Good work.
@UnfoldDataScience4 жыл бұрын
Thank you Omkar.
@findyourpassion16773 жыл бұрын
Very helpful explanation. Looking forward to seeing more. Thanks in advance.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Glad it was helpful!
@vaishnavibhosale2272 Жыл бұрын
great work 👍👍
@RaghavaIndra3 жыл бұрын
Very good explanation!
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thanks Raghava.
@sharatchandra20454 жыл бұрын
good and simple explaanation
@UnfoldDataScience4 жыл бұрын
Thanks for liking Sharat.
@exuberantyouth8765 Жыл бұрын
Thanks Aman
@suhanshupatel92043 жыл бұрын
Thanku bhaiyya.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Welcome Suhanshu.
@unexpected20044 жыл бұрын
Great stuff! Couldn't find a better video with such well assembled content.
@UnfoldDataScience4 жыл бұрын
Glad it was helpful!
@saqibcs2 жыл бұрын
Brother, great explanation. I will appreciate if could just tell where I can found next video
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Please check in my playlist for NLP
@dhlpaket22473 жыл бұрын
Best man
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thanks again.
@LearningWithFun3333 жыл бұрын
Great explanation. thanks a lot.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
You are welcome! Tabassum.
@the_street_coder44333 жыл бұрын
Owosome Men, I Loved the explanation.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Glad you liked it
@juniormedjeufopa37803 жыл бұрын
Thanks :) Great explanations
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Welcome.
@sandipansarkar92113 жыл бұрын
great explanation
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thanks Sandipan.
@binaykumar16163 жыл бұрын
You explained nicely. Please use a bigger screen.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thanks for watching and Feedback Binay.
@anurodhchoudhary16893 жыл бұрын
when Legends start to teach everything becomes ezzzz!!!!!
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thanks Anurodh.
@claudeclaude99913 жыл бұрын
Man, you are great. Thanks a lot. Do you have any doc2vec video or playlist?
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thanks a lot, doc2vec, I will create. Have not created yet.
@shaheenullah32123 жыл бұрын
Great sir. please sir also share about pos tagging using this approach
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Sure, will do Shaheen.
@sudiptamang10183 жыл бұрын
thank you
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
You're welcome Sudip.
@pakistantechknowledge39112 жыл бұрын
you mean sparse vector of word will give dense vector. how features are selected and how values are assigned ?
@SibanandaPattanaik2 жыл бұрын
@Unfold Data Science In the starting whatever encoding ur doing, I don't think it is one hot encoding instead it's a BOW representation...Correct me if i m wrong.
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
wil check
@aqsashahzad51393 жыл бұрын
Informative video... (y) Or in m sy best algorithm konsa h text classification tasks k liy cbow ya skip gram?
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Depends on what kind of data you are working for.
@omarwaleedsalihalrassam9053 жыл бұрын
Great explanation and well done, my question is how the numbers can be selected to set the features? I mean, in your example at time (5:00) of your video, you assigned 0.9 to the apple and 0.85 to mango ..etc, how these numbers can be assigned?
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
We do not assign manually, framework assigns.
@שחרכהן-פ6ד Жыл бұрын
thank you!
@UnfoldDataScience Жыл бұрын
You're welcome!
@preranatiwary76904 жыл бұрын
Good one again!
@UnfoldDataScience4 жыл бұрын
Thanks again! Happy Learning!
@smartrider.strider4 жыл бұрын
Great stuff!
@UnfoldDataScience4 жыл бұрын
Thanks Aditya.
@syedharis32353 жыл бұрын
Great job bro!
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Thanks for the visit Syed.
@prashanthkolaneru31784 жыл бұрын
great stuff, where this application mostly used?
@UnfoldDataScience4 жыл бұрын
Thanks Prashanth, in many NLP application where we need to capture semantic meaning of sentence.
@piyalikarmakar59793 жыл бұрын
Sir, I have one query that as input we need to feed the one hot representation of the surrounding words including the one hot vector of the target word or excluding so?
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Hi Piyali. Excluding. For target you might need to do separate encoding.
@piyalikarmakar59793 жыл бұрын
@@UnfoldDataScience okay sir..then in case of getting all the word embeddings of the input sentence..one hot encode of the words under the window passed through CBOW and find the middle target word using the feature based information.. then slide the window and repeat the same untill the end... is it the process sir?
@suriebc67793 жыл бұрын
Hi, I have an experience of 8 years in IT(Programming) and started preparing for data science career transition. My query is How can I put up in Resume. Shall I tell them that, I am new to this and Know all the concept and worked on kaggle datasets? Will they allow or reject since no past experience on data science? looking forward for your valuable comments.
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Hi, The query needs some bit of understanding your profile and giving suggestion I see you are looking for some career guidance, If yes, you can reach me directly for one on one mentorship. You can go to "About" section in the channel and click the link "One to One Mentorship Link"
@omarsalam75862 жыл бұрын
@paragpujari39612 жыл бұрын
please do not put ads in between it creates distraction otherwise lecture is good
@nagithareddy17983 жыл бұрын
How to write a program to implement continuous bag of words model using knn algorithm (using python).
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Hi Nagitha, You can convert word to number and run KNN.
@nagithareddy17983 жыл бұрын
@@UnfoldDataScience could u please tell in detail I'm new to this course I donno how to do if possible please provide the code with explanation
@mahikhan57162 жыл бұрын
i have one question since bag of words has issue so isn't it used anywhere ?
@UnfoldDataScience2 жыл бұрын
Mostly not used as it's very simple technique
@anagham24133 жыл бұрын
How to increase the Dimensionality of feature vector
@vijethrai27473 жыл бұрын
By increasing output size more than 300 units you can get vector with higher dimensions and increase the model quality
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
THanks Vijeth.
@sidhantgi8994 жыл бұрын
Sir aap ne graduation kiss subject se kiya hai.
@UnfoldDataScience4 жыл бұрын
Hi Rawat, I am BTECH.
@sidhantgi8994 жыл бұрын
@@UnfoldDataScience B.tech Mechnical ya koi aur
@sidhantgi8994 жыл бұрын
@@UnfoldDataScience ??
@maYYidtS3 жыл бұрын
bro how can we decide vector space size ex. (5000 words*300 vectors)...here 5000 is our vocab size, but how can we decide the 300 lengths...
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
Normally we take 300 dimension however if our vocab size is huge, then processing might be difficult with more number of dimension hence we try limiting it to 200 or so. If you do not have infra issue, you can go for 500 or even more.
@maYYidtS3 жыл бұрын
@@UnfoldDataScience Thanks....bro
@maYYidtS3 жыл бұрын
@@UnfoldDataScience so it is considered as a hyperparameter?...can we change this in tunning. and please make video on optuna, biasen hyperparameter tunnign.
@gururajraykar92543 жыл бұрын
How Word2Vec will handle for Test data set?
@UnfoldDataScience3 жыл бұрын
We need to create word vector for test and train in similar way.