O que você aprenderá_
- 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.
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.
Thiago G Santos
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.
Curso atualizado em 14/11/2023
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Comece o curso agoraEmenta
Entendendo a classificação multilabel
- Explorando o problema
- Conhecendo os tipos de classificação
Preparando os dados
- Desafios de usar string como target
- Explorando uma possível soluçao de utilizar strings como alvo
- Transformando labels em colunas
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
Criando o primeiro modelo
- Relevância Binária
- Classificando com OneVsRest
- Realizando a primeira classificação
Métricas de avalição
- Calculando o Hamming Loss
- Acurácia para modelos de classificação multilabel (Exact match)
- Avaliando modelos com Hamming loss
Captando relação com classificação em cadeia
- Classificação em cadeia
- Scikitmultilearn a biblioteca para classificação multilabel
- Analisando os classificadores
- Relevância Binaria com skmultilearn
Adaptando algoritmo para classificação
- Entendendo o ML-KNN
- Utilizando o ML-KNN
- Verificando as classificações
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Formação
Machine Learning para Negócios Digitais
10h
De curso
55
Atividades
Escola
Data Science
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Experiências de quem já mergulhou com a gente.
Gostaria que houvessem mais exercícios de fixação entre os aprendizados.
Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP
Antonio Alisio de Meneses Cordeiro
Excelente. A forma didática do instrutor facilitou a compreensão dos conceitos da Classificação MultiLabel e na realização dos exercícios.
Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP
Luiz Peralta
Apesar de gostado do conteúdo, senti que faltou uma conclusão mais efetiva dele. Pois ao final não consegui imaginar estar utilizando o modelo criado, por não ter uma acurácia e nem um Hamming loss que me parecesse válido.
Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP
Bruno Kenji Omasa Matsuzawa
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