Erstellen Sie zuverlässige überwachte Klassifikatoren auf der Grundlage von Marketingtexten und fundierten manuellen Beschriftungen. Die Lernalgorithmen erstellen Kodierungsregeln, gleichen die Kodierungen anhand von Goldstandard-Beschriftungen ab, wandeln Text in prädiktive Merkmale um, trainieren ein regularisiertes Elastic-Net-Modell, trennen Trainings- von Validierungsdaten und nutzen Fehler und Lernkurven, um die Modellqualität sowie den Nutzen der Erfassung weiterer beschrifteter Daten zu beurteilen.
Überwachte Textklassifizierung für Marketinganalysen
Überwachte Textklassifizierung für Marketinganalysen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Text Marketing Analytics“
Dozenten: Chris J. Vargo
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14 Bewertungen
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
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Was Sie lernen werden
Unterscheiden Sie zwischen überwachten Klassifizierungsaufgaben und unüberwachten Textlernaufgaben, erstellen Sie ein Codebuch für die Kennzeichnung und stimmen Sie die Ergebnisse mehrerer Kodierer auf die Goldstandard-Kennzeichnungen ab.
Wandeln Sie Rohtext in eine modellfähige Matrix mit prädiktiven Merkmalen um und konfigurieren und trainieren Sie einen regularisierten Elastic-Net-Textklassifikator.
Bewerten Sie die Generalisierungsfähigkeit anhand der zurückbehaltenen Validierungsdaten und geeigneter Klassifikationsmetriken.
Lernkurven auswerten, um Überanpassung und abnehmende Erträge durch zusätzliche Labels zu erkennen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Marketing-Analytik
- Kategorie: Lernen übertragen
- Kategorie: Datengesteuertes Marketing
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Einbettungen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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