Curso de Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP

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  • 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

Primeira aula de Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP

Instrutores

  • Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

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Público alvo

Desenvolvedores com interesse em criar aplicações que envolvam interpretação da linguagem humana ou para pessoas com interesse em machine learning e inteligência artificial que querem iniciar a jornada por um dos maiores desafios da computação: o Processamento de Linguagem Natural.

Nível de Dificuldade

Intermediário

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