Analisi del Sentimento con RNN e Keras

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo cruciale nella tecnologia moderna, eppure costruire il tuo primo modello di classificazione del testo può sembrare opprimente. Questo corso basato su testo ti guida passo dopo passo attraverso il processo di costruzione di una rete neurale ricorrente per analizzare il sentimento testuale. Passerete dalla comprensione di come i computer elaborano le parole alla distribuzione di una rete neurale funzionale che determina il tono emotivo delle recensioni scritte. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali dell'elaborazione del linguaggio naturale e i passaggi di pre-elaborazione del testo; Configurare i livelli di embedding per tradurre le parole in vettori significativi; Esercitarsi nel padding delle sequenze per garantire dimensioni di input uniformi; Costruire un'architettura di rete neurale ricorrente usando Keras; Addestrare e valutare il tuo modello su dati testuali reali; Applicare moderne tecniche di validazione per prevenire l'overfitting del modello. Il corso inizia con concetti fondamentali di NLP e rappresentazione del testo, passa poi alla preparazione dei dati e si conclude con la costruzione e la valutazione pratica della rete. Questo corso è progettato per i principianti che hanno una conoscenza di base di Python e vogliono entrare nel mondo del deep learning. Inizia oggi stesso a costruire il tuo primo modello di analisi del sentimento.