Curso de Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP

Faça esse curso de Machine Learning e:

• Aprenda o que é a classificação multilabel.
• Conheça a diferença entre a classificação multilabel e classificação multiclass.
• Aplique classificação multilabel para classificar tags das questões do Stackoverflow.
• Aprenda as métricas de avaliações para modelos de classificação multilabel.
• Conheça o Scikit-Multilearn, biblioteca específica para trabalhar com classificação multilabel.

Conteúdo Detalhado

1. Entendendo a classificação multilabel

   • Explorando o problema
   • Conhecendo os tipos de classificação

2. Preparando os dados

   • Desafios de usar string como target
   • Explorando uma possível soluçao de utilizar strings como alvo
   • Transformando labels em colunas

3. Dividindo dados com train_test_split

   • Dados de treino e teste
   • Zip para classificação multilabel
   • Extraindo features de textos com TF-IDF
   • Vetorizando nossos textos

4. Criando o primeiro modelo

   • Relevância Binária
   • Classificando com OneVsRest
   • Realizando a primeira classificação

5. Métricas de avalição

   • Calculando o Hamming Loss
   • Acurácia para modelos de classificação multilabel (Exact match)
   • Avaliando modelos com Hamming loss

6. Captando relação com classificação em cadeia

   • Classificação em cadeia
   • Scikitmultilearn a biblioteca para classificação multilabel
   • Analisando os classificadores
   • Relevância Binaria com skmultilearn

7. Adaptando algoritmo para classificação

   • Entendendo o ML-KNN
   • Utilizando o ML-KNN
   • Verificando as classificações