Processamento de texto e aprendizado de máquina: classificação e detecção de duplicatas

Dados de texto não estruturados estão em toda parte, desde feedback de clientes e tickets de suporte até descrições de produtos e feeds de notícias.Extrair insights valiosos de texto requer fluxos de trabalho de machine learning e técnicas de processamento de texto claros e especializados. Neste curso prático escrito, você desenvolverá as habilidades para transformar texto bruto em recursos estruturados, categorizar documentos com precisão, agrupar conteúdo relacionado e identificar registros quase duplicados. Você começará aprendendo conceitos fundamentais de processamento de texto e etapas de normalização antes de progredir para classificação supervisionada, agrupamento não supervisionado e métodos modernos de detecção de duplicatas. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia essencial de processamento de linguagem natural, tokenização e fundamentos de limpeza de texto. - Converta texto em representações numéricas usando TF-IDF e incorporações vetoriais modernas. - Treine algoritmos de aprendizado de máquina para executar uma classificação confiável de documentos. - Aplique técnicas de agrupamento para descobrir automaticamente tópicos e padrões em coleções de texto. - Implemente correspondência difusa e hashing sensível à localidade para detectar textos quase duplicados com eficiência. - Avalie o desempenho do modelo usando métricas padrão para tarefas de processamento de texto. Começando com definições-chave e conceitos de pré-processamento de texto, o material guia você passo a passo através de extração de recursos, fluxos de trabalho de classificação, estratégias de agrupamento e técnicas de detecção de duplicatas.Projetado para analistas e desenvolvedores de dados iniciantes, este curso não requer experiência prévia de processamento de linguagem natural. Comece a ler hoje para construir habilidades práticas de análise de texto.