Curso de NLP: Introdução a regex e modelos de linguagem

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Faça esse curso de Machine Learning e:

  • Avance nos estudos sobre Processamento de Linguagem Natural.
  • Aprenda como as regex pode ajudar no tratamento de dados textuais.
  • Entenda o que são o modelos de linguagem e suas aplicações
  • Crie um modelo que detecta idiomas modo automatizado.
  • Pratique bibliotecas python como NLTK e Scikit-Learn.

Conteúdo Detalhado

  1. Explorando os dados e seus desafios

    • ML: Desafios e aplicações
    • Regex: Primeiro Contato
    • Explorando a sintaxe
  2. Regex em Python

    • Regex: Possíveis aplicações
    • Utilização de Regex em Python
    • Conhecendo a função re.sub
    • Agilidade com re.compile
  3. Regex: Tratando dados da Web

    • Regex: Remoção TAG HTML
    • Remoção de trechos de código
    • Tratamento de banco de dados
  4. Refinando o Tratamento

    • Remoção de dígitos e pontuações
    • Espaços duplicados
    • Aplicação nos dados em português
    • Aplicação nos demais idiomas
  5. NLTK e ML's

    • Modelos de Linguagem
    • NLTK e Bigrams
    • Caracteres Falsos
  6. MLE: Criando o primeiro ML

    • Dados de Treino e Teste
    • Pipeline para treinamento de ML
    • Criação de modelo MLE
    • Perplexidade para palavras
  7. Treino e Teste de ML's

    • Função para treinar ML's
    • Perplexidade para frases
    • Perplexidade infinita
  8. Laplace: Perplexidade Infinita e Detecção de Idiomas

    • Resolvendo a perplexidade infinita
    • Aplicação de ML para detectar idiomas

Primeira aula de NLP: Introdução a regex e modelos de linguagem

Um pouco mais do conteúdo

Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de NLP: Introdução a regex e modelos de linguagem

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

Última atualização

21/05/2020

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