Classificazione del Testo con Keras e Python

I dati testuali sono ovunque, ma trasformare il testo grezzo in approfondimenti utilizzabili richiede tecniche specializzate di machine learning. Questo corso basato sul testo ti guida attraverso i fondamenti dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per costruire sistemi di classificazione del testo affidabili. Inizierai con i concetti fondamentali e la terminologia di base prima di passare all'implementazione pratica del modello. Impara come trasformare le parole in rappresentazioni numeriche, stabilire modelli di base solidi e scalare fino alle architetture di deep learning. Cosa imparerai: * Comprendere la terminologia fondamentale dell'NLP, il pre-processing del testo e le tecniche di tokenizzazione; * Costruire modelli di classificazione di base utilizzando scikit-learn e la regressione logistica; * Implementare il modello bag-of-words per rappresentare il testo numericamente; * Progettare e addestrare modelli di deep learning per l'analisi del sentiment utilizzando Keras; * Applicare pratiche moderne come i word embedding per catturare il significato semantico; * Valutare e mettere a punto i tuoi classificatori di testo per una migliore accuratezza. Il corso inizia con definizioni essenziali e semplici metodi di vettorizzazione, quindi procede passo dopo passo attraverso i classificatori di machine learning tradizionali e si conclude con la costruzione di reti neurali in Keras. Questo corso è progettato per principianti che hanno una conoscenza di base della programmazione Python e desiderano entrare nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale senza alcuna precedente esperienza di machine learning. Inizia a leggere oggi per padroneggiare gli elementi essenziali della classificazione del testo.