Analisi del Sentiment con RNNs e Keras

I dati testuali sono ovunque, ma estrarre significato da milioni di recensioni, post sui social media e feedback dei clienti richiede tecniche specializzate di machine learning. Comprendere come costruire modelli di analisi del sentiment ti permette di classificare automaticamente il testo come positivo, negativo o neutro. Questo corso solo testuale ti guida attraverso l'intera pipeline di Natural Language Processing (NLP) utilizzando il framework Keras. Passerai dalla comprensione della rappresentazione testuale di base alla progettazione, addestramento e valutazione di reti neurali ricorrenti (RNNs) in grado di comprendere dati testuali sequenziali. Leggendo spiegazioni chiare e studiando esempi di codice strutturati, acquisirai le competenze pratiche necessarie per lavorare con dataset testuali. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di NLP, la pre-elaborazione del testo e la tokenizzazione. - Mappare le parole in vettori densi utilizzando i layer di embedding di Keras. - Costruire architetture di reti neurali ricorrenti per la classificazione sequenziale del testo. - Implementare reti Long Short-Term Memory (LSTM) per catturare dipendenze testuali a lungo termine. - Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche di accuratezza, precisione, richiamo e perdita. - Esplorare come i moderni paradigmi di analisi del sentiment si confrontano con le classiche strutture ricorrenti. Il corso inizia con la terminologia chiave, la pre-elaborazione di base del testo e le definizioni fondamentali prima di passare alla modellazione pratica. Esplorerai quindi le architetture RNN e LSTM, imparando come strutturare i layer e compilare i modelli utilizzando Keras. Questo corso è progettato per principianti nel deep learning e nell'NLP. È consigliata una familiarità di base con la programmazione Python, ma non è richiesta alcuna esperienza precedente con reti neurali o Keras. Inizia a leggere oggi per costruire i tuoi primi modelli di deep learning per la classificazione del testo.