O que você aprenderá_
- Visualize e analise a frequência de palavras em textos
- Aprenda a pré-processar e normalizar dados textuais
- Utilize a técnica de stemming para simplificar palavras
- Converta textos em representações numéricas
- Aplique modelos de machine learning para classificar sentimentos
- Utilize a técnica de TF-IDF para avaliar a relevância de termos em textos
- Implemente a técnica de n-grams para capturar contextos
- Utilize seu modelo de classificação de sentimentos com novos dados
Público alvo_
Pessoas que desejam aprender como aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural para analisar e classificar os sentimentos e opiniões expressos em textos, como avaliações de produtos, feedback de clientes, ou mídias sociais.
Valquíria Alencar
Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.
Curso atualizado em 08/11/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Explorando e vetorizando dados textuais
- Conhecendo os dados
- Transformando textos em dados numéricos
- Classificando os sentimentos
Explorando a frequência e o sentimento das palavras
- Visualizando as palavras mais frequentes nas avaliações
- Analisando palavras por sentimento
- Dividindo o texto em unidades menores
- Analisando a frequência das palavras
Limpando e normalizando dados textuais
- Removendo stopwords
- Removendo pontuação
- Removendo acentuação
- Uniformizando o texto
Utilizando outras técnicas de processamento de texto
- Simplificando as palavras
- Determinando a importância das palavras
- Capturando contextos
- Explorando a quantidade de features na vetorização
Testando o modelo de classificação
- Salvando e carregando o modelo
- Criando uma função para processar novos dados
- Classificando novas avaliações
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Formação
Machine Learning na prática: fundamentos e aplicações
10h
De curso
49
Atividades
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Formação
NLP com Python10h
De curso
49
Atividades
Escola
Data Science
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