Construisez des classificateurs supervisés fiables à partir de textes marketing et d'étiquettes humaines vérifiables. Les modèles d'apprentissage créent des règles de codage, harmonisent les codages pour obtenir des étiquettes de référence, transforment le texte en caractéristiques prédictives, entraînent un modèle Elastic-Net régularisé, séparent les données d'entraînement des données de validation, et utilisent les erreurs et les courbes d'apprentissage pour évaluer la qualité du modèle et l'intérêt de collecter davantage de données étiquetées.
Classification supervisée de textes pour l'analyse marketing
Classification supervisée de textes pour l'analyse marketing
Ce cours fait partie de Spécialisation "Analyse du marketing textuel"
Instructeurs : Chris J. Vargo
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Ce que vous apprendrez
Distinguer la classification supervisée des tâches d'apprentissage textuel non supervisées, créer un recueil de codes d'étiquetage et harmoniser les étiquettes attribuées par plusieurs étiqueteurs pour obtenir des étiquettes de référence.
Transformez du texte brut en une matrice de caractéristiques prédictives prête à être utilisée par un modèle, puis configurez et entraînez un classificateur de texte de type « elastic-net » régularisé.
Évaluer la généralisation à l'aide de données de validation mises de côté et d'indicateurs de classification appropriés.
Interpréter les courbes d'apprentissage afin d'identifier le surapprentissage et la baisse de rendement liée à l'ajout de nouvelles étiquettes.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Analyse marketing
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- Catégorie : Marketing basé sur les données
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Apprentissage statistique des machines
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Emboîtements
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître
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