Curso de Word2Vec: introdução à Word embedding

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  • Aprenda como representar palavras com One-hot encode, vantagens e desvantagens
  • Entenda o que é Word2Vec e suas vantagens
  • Use modelos de Word2Vec já treinados
  • Compreenda os impactos dos vieses nos modelos de Word2Vec
  • Combine vetores de palavras para representar textos e classificá-los

Conteúdo Detalhado

  1. One-hot encode

    • Importando dados a partir do drive
    • One-hot encode
    • Utilizando CountVectorizer
  2. Word2Vec: primeiro contato

    • Conhecendo o Word2Vec
    • Arquiteruras de treinamento: Word2Vec
    • Carregando um modelo Word2Vec
    • Analisando os embeddings
  3. Explorando melhor o Word2Vec

    • Por trás das 300 dimensões
    • Explorando as relações entre palavras
    • Utilizando a lib python Gensim
  4. Combinando vetores

    • Construindo um Tokenizador
    • Combinando vetores Word2Vec
    • Analisando o pré-processamento do Word2Vec
    • Combinação de Word embedding
  5. Classicando com Word2wec

    • Classificando os textos com regressão logistica
    • Interpretando a classificação
    • Comparando classificadores
    • Métricas de avaliação
  6. Classicação com Word2vec Skip-gram

    • Classificando com arquitetura Skip-gram
    • CBOW vs. Skip-gram

Primeira aula de Word2Vec: introdução à Word embedding

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

Pessoas com interesse em criar aplicações que envolvam interpretação da linguagem humana, utilizando machine learning e inteligência artificial.

Nível de Dificuldade

Intermediário

Última atualização

08/04/2020

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