Curso de Word2Vec: introdução à Word embedding

Faça esse curso de Machine Learning e:

• 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