Создание пользовательских решений классификации текста с помощью языка Azure

Неструктурированные текстовые данные есть везде, но преобразование их в организованные, пригодные для действий сведения является одной из основных задач современных приложений. Используя облачную обработку естественного языка, вы можете автоматически классифицировать текст, чтобы улучшить работу движков рекомендаций, маршрутизацию запросов поддержки и интеллектуальное модерирование контента. Этот только текстовый курс направляет вас через процесс конструирования, тренировки, и развертывать изготовленные на заказ модели классификации текста используя лазурные языковые службы. Вы перейдете от понимания основных концепций НЛП к подготовке наборов данных и интеграции обученных моделей в свои собственные программные решения. Что вы узнаете: - Понять основные термины обработки естественного языка и концепции классификации текстов. - Подготовка и маркировка наборов текстовых данных с использованием стандартных методов обеспечения качества данных. - Обучение пользовательских моделей классификации с одной меткой и несколькими метками в Azure. - Оценка производительности модели с использованием метрики точности, восстановления и F1-счета. - Разверните свои обученные модели классификации для защиты конечных точек облака. - Интегрируйте свои пользовательские решения классификации во внешние приложения с помощью API. Этот процесс начинается с ключевых определений и стратегий подготовки наборов данных, после чего следует обучение и оценка модели. Вы закончите, изучая, как подключить развернутые модели к реальным приложениям с помощью четких письменных примеров. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и новичков в облаке, которые хотят добавить возможности естественного языка в свой набор инструментов, не нуждаясь в глубоком опыте в продвинутом машинном обучении. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу автоматизированной классификации текста.