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Clasificación de texto multilabel: contextos múltiples en NLP

Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso

Clasificación de texto multilabel: contextos múltiples en NLP

Resumen del curso

  • Aprenda qué es la clasificación multilabel
  • Conozca la diferencia entre clasificación multilabel y clasificación multiclass
  • Aplique la clasificación multilabel para clasificar los tags de las preguntas de Stackoverflow
  • Conozca las métricas de evaluación para modelos de clasificación multilabel
  • Conozca Scikit-Multilearn, una librería específica para trabajar con clasificación multilabel

Público Objetivo

Desarrolladores interesados ​​en crear aplicaciones relacionadas con interpretación del lenguaje humano o para personas interesadas en Machine Learning o Inteligencia Artificial y que quieran iniciar el viaje a través de uno de los mayores desafíos de la computación moderna: el Procesamiento del Lenguaje Natural.

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Última actualización

2/1/2023

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230

Minutos de video

67

Alumnos en este curso

9.4

Nota del curso

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Comprendiendo la clasificación multilabel

    • Presentación
    • Explorando el problema
    • Clasificadores

  2. 2. Preparando los datos

    • Desafios de usar string como target
    • Explorando soluciones para usar string como target
    • Transformando tags en columnas

  3. 3. Dividiendo los datos con train_test_split

    • Datos de entrenamiento y prueba
    • Zip para clasificación multilabel
    • TF-IDF
    • Vectorizando nuestros textos

  4. 4. Creando el primer modelo

    • Relevancia binaria
    • OnevsRest
    • Realizando la primera clasificación

  5. 5. Métricas de evaluación

    • Exact Match
    • Hamming Loss
    • Calculando el Hamming Loss

  6. 6. Mejorando la relación usando clasificación en cadena

    • Clasificación en cadena
    • Scikit-multilearn
    • Analizando los clasificadores
    • Relevancia binaria con Scikit-multilearn

  7. 7. Adaptando algoritmo para clasificación

    • Comprendiendo ML-KNN
    • Utilizando ML-KNN
    • Comprobando las clasificaciones
    • Conclusión

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