Text Classification gamit ang Keras at Python

Ang data na text ay nasa lahat ng dako, ngunit ang pagpapalit ng raw text tungo sa mga actionable insight ay nangangailangan ng mga espesyal na pamamaraan ng machine learning. Ang text-based na kursong ito ay gigiyahan ka sa mga pundasyon ng natural language processing (NLP) upang makabuo ng mga maaasahang text classification system. Magsisimula ka sa mga pangunahing konsepto at pundasyong terminolohiya bago lumipat sa praktikal na pagpapatupad ng model. Alamin kung paano baguhin ang mga salita tungo sa mga numerikal na representasyon, bumuo ng mga matatag na baseline model, at mag-scale up sa mga deep learning architecture. Ang iyong matututunan: Unawain ang mga pundasyong terminolohiya ng NLP, text preprocessing, at mga pamamaraan ng tokenization; Bumuo ng mga baseline classification model gamit ang scikit-learn at logistic regression; Ipatupad ang bag-of-words model upang irepresenta ang text sa numerikal na paraan; Magdisenyo at magsanay ng mga deep learning model para sa sentiment analysis gamit ang Keras; Ilapat ang mga modernong kasanayan tulad ng word embeddings upang makuha ang semantikong kahulugan; Suriin at i-fine-tune ang iyong mga text classifier para sa mas mahusay na katumpakan. Nagsisimula ang kurso sa mga mahahalagang kahulugan at simpleng paraan ng vectorization, pagkatapos ay sunod-sunod na hahakbang sa mga tradisyunal na machine learning classifier, at magtatapos sa pagbuo ng mga neural network sa Keras. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga baguhan na may pangunahing pag-unawa sa Python programming at gustong pumasok sa larangan ng natural language processing nang walang anumang naunang karanasan sa machine learning. Simulang magbasa ngayon upang matutunan ang mga essential ng text classification.