Наблюдаемая классификация текста для маркетинговой аналитики

Современные маркетинговые кампании генерируют огромное количество неструктурированных текстовых данных, от отзывов клиентов до упоминаний в социальных сетях. Ручная категоризация медленна, дорога и плохо масштабируется по мере роста вашего бизнеса. Этот курс только для текста научит вас автоматизировать категоризацию текста с помощью машинного обучения с контролем на Python. Понимая основы обработки естественного языка и обучения алгоритмов классификации, вы научитесь превращать необработанные текстовые наборы данных в структурированные, практические маркетинговые данные. Что вы узнаете: - Понять основные концепции машинного обучения с наблюдением и анализа текста. - Очистить и предварительно обработать необработанные маркетинговые текстовые данные с использованием современных библиотек Python. - Преобразование неструктурированного текста в цифровые объекты с использованием методов векторизации. - Обучение и оценка моделей классификации для категоризации настроений, тем и намерений клиентов. - Решение проблем реальных данных, таких как класс дисбаланс в маркетинговых наборов данных. - Применять этические соображения и обнаружение предвзятости к автоматизированной классификации текста. Вы начнете с основных определений и теоретических основ, а затем пройдете пошаговую предварительную обработку данных, разработку функций и обучение моделей. Обучение завершится практическим текстовым проектом, в котором вы примените эти навыки к реалистичному набору маркетинговых данных. Этот курс предназначен для маркетинговых аналитиков, специалистов по цифровому маркетингу и начинающих специалистов, которые хотят использовать машинное обучение. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения, хотя полезно базовое знание Python. Начните обучение сегодня, чтобы преобразовать то, как ваша организация обрабатывает и понимает отзывы клиентов.