O que você aprenderá_
- 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
Público alvo_
Pessoas com interesse em criar aplicações que envolvam interpretação da linguagem humana, utilizando machine learning e inteligência artificial.
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 18/11/2024
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Comece o curso agoraEmenta
One-hot encode
- Importando dados a partir do drive
- One-hot encode
- Utilizando CountVectorizer
Word2Vec: primeiro contato
- Conhecendo o Word2Vec
- Arquiteruras de treinamento: Word2Vec
- Carregando um modelo Word2Vec
- Analisando os embeddings
Explorando melhor o Word2Vec
- Por trás das 300 dimensões
- Explorando as relações entre palavras
- Utilizando a lib python Gensim
Combinando vetores
- Construindo um Tokenizador
- Combinando vetores Word2Vec
- Analisando o pré-processamento do Word2Vec
- Combinação de Word embedding
Classicando com Word2wec
- Classificando os textos com regressão logistica
- Interpretando a classificação
- Comparando classificadores
- Métricas de avaliação
Classicação com Word2vec Skip-gram
- Classificando com arquitetura Skip-gram
- CBOW vs. Skip-gram
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-
Formação
Machine Learning Avançada
10h
De curso
55
Atividades
Escola
Data Science
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Experiências de quem já mergulhou com a gente.
Gostei muito do curso em geral e é fundamental abordar o enviesamento dos conjuntos de dados. Inclusive este seria um excelente tema para novo curso rsObs: no listbox das aulas, o título da aula 5 está escrito errado.
Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding
Wilson Ronaldo de Souza Assis
Muito boa. A profundidade do conteúdo, a didática e os exercícios práticos para fixação das bibliotecas do Sklearn referentes Word2vec foram os pontos altos de curso. Além disso, a dica de artigos e consulta a várias documentações contribuíram bastante para ampliação dos conhecimentos sobre o assunto.
Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding
Luiz Peralta
Foi muito legal você mostrar como combinar o uso do gensim com word-vecs pré-treinados para língua portuguesa. O material do NILC da USP é realmente muito bom. Se puder contribuir, acho que ainda falta alguns cursos com um nível mais avançado de dificuldade. Por exemplo, em vez de usar soma (ou média) de palavras, como usar uma LSTM e processar a sequência inteira como uma série temporal. Outro detalhe é que se a sua frase tiver um excesso de 'unknowns', essa soma de palavras vai ficar "enviesada" pelo embedding 'unknown', e o classificador não vai funcionar. Nesse caso, poderíamos procurar por palavras mais próximas da string de entrada ou corrigir (se for um typo), ou até descartar. Por fim, um outro assunto interessante é: como treinar vetores de palavras específicas pra ressignificá-las, sem mexer no emdding do corpus completo? Por exemplo, inicializar com skip_gram do NILC, mas retreinar as palavras mais (ou menos) frequentes do corpus do seu dataset particular, em função da tarefa que está sendo realizada. Sei que são projetos mais complexos, mas seria legal ter cursos mais avançados nessa linha.
Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding
Bruno Fontana da Silva
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