Elaborazione del Linguaggio Naturale per la Classificazione del Testo โ€” LearnFlat
โฑ 2 h 36 min ๐Ÿ“š 26 lezioni ๐ŸŽง Versione audio

Elaborazione del Linguaggio Naturale per la Classificazione del Testo

Impara a classificare testi in inglese e cinese utilizzando moderni word embedding e tecniche di deep learning senza alcuna esperienza pregressa in NLP.

  • ๐Ÿ’ฌ Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • ๐Ÿ• Inizia quando vuoi
    Niente orari nรฉ scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • ๐ŸŒ In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

La classificazione del testo รจ la spina dorsale della moderna tecnologia linguistica, alimentando tutto, dai filtri antispam ai sistemi di analisi del sentiment. Questo corso basato sul testo ti guida dai concetti linguistici fondamentali alla distribuzione di modelli di classificazione strutturati. Inizierai comprendendo come i computer rappresentano il linguaggio, prima di passare a flussi di lavoro pratici di elaborazione del testo. Completando questo corso, acquisirai una comprensione pratica di come preparare i dati testuali e costruire modelli di classificazione robusti per varie attivitร  del mondo reale. Imparerai a gestire diversi scenari di classificazione, inclusi problemi binari, multiclasse e multilabel. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di NLP, inclusa la rappresentazione del testo, la tokenizzazione e la costruzione del vocabolario - Implementare tecniche di word embedding per catturare il significato semantico nel testo - Costruire modelli di classificazione per dataset sia in inglese che in cinese utilizzando moderne architetture di deep learning - Configurare diversi compiti di classificazione, incluse la categorizzazione binaria, multiclasse e multilabel - Applicare funzioni di attivazione e livelli di reti neurali ottimizzati per l'elaborazione del linguaggio - Fare pratica nella valutazione delle prestazioni del modello utilizzando metriche chiave come precisione, recall e F1-score Il corso inizia con la terminologia essenziale e i fondamenti di pre-elaborazione del testo prima di guidarti attraverso implementazioni strutturate, passo dopo passo, per diversi dataset linguistici e obiettivi di classificazione. Questo corso รจ progettato per principianti, sviluppatori e aspiranti data scientist che desiderano costruire una solida base nell'elaborazione del linguaggio naturale. Non รจ richiesta alcuna esperienza pregressa in NLP, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia il tuo viaggio nell'elaborazione del linguaggio naturale e padroneggia oggi stesso i fondamenti della classificazione del testo.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • ๐ŸŽง Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • โ™พ๏ธ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • ๐Ÿ“ฑ Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • ๐Ÿ’ธ Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • โšก Breve e mirato
    2 h 36 min di contenuto pratico

Recensioni

Ancora nessuna recensione โ€” sii il primo a condividere la tua esperienza.

Scrivi una recensione

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Ti chiederemo di accedere dopo l'invio โ€” la bozza viene salvata.

Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta โ€” Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sรฌ โ€” rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrรฒ accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverรฒ un certificato? +

Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

Pensato per chi lavora in
Tech Design Finanza Marketing Sanitร  Istruzione Ospitalitร  Produzione