Classificação de Texto com spaCy e Keras

Os dados de texto estão em toda parte, mas transformar a prosa bruta em insights estruturados requer ferramentas especializadas. Este curso ensina como combinar o pré-processamento de texto de nível industrial do spaCy com o poder de aprendizado profundo do Keras para construir modelos robustos de classificação de texto. Você começará com os conceitos fundamentais de processamento de linguagem natural, aprendendo a limpar texto, tokenizar palavras e preparar conjuntos de dados para algoritmos de aprendizado de máquina. Em seguida, você descobrirá como converter texto em representações numéricas, construir redes neurais e avaliar o desempenho do seu modelo em conjuntos de dados do mundo real. O que você aprenderá: Entenda os principais conceitos de PNL, como tokenização, lematização e remoção de palavras de parada; Converta texto bruto em representações vetoriais densas usando incorporações de palavra pré-treinadas; Construa e compile redes neurais recorrente e feedforward no Keras; Treine modelos de classificação de texto para categorizar sentimento, tópicos ou spam; Avalie Desempenho de classificação usando métricas de precisão, recall e pontuação F1; Aplique práticas recomendadas modernas para estruturar pipelines de machine learning. O curso começa com terminologia essencial e fundamentos de processamento de texto antes de guiá-lo passo a passo através do design, treinamento e teste de seus próprios modelos de classificação. Este curso é projetado para iniciantes que têm uma compreensão básica do Python e querem entrar no campo do processamento de linguagem natural. Comece a construir seu primeiro classificador de texto de aprendizagem profunda hoje mesmo.