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文本分类课程

文本分类课程可以帮助您学习文本数据分类、构建机器学习 Model 和评估性能指标的技术。您可以培养自然语言处理、Feature Extraction 和数据预处理方面的技能。许多课程都会介绍 Scikit-learn 和 TensorFlow 等 Python 库等工具,这些工具支持实现算法和完善模型。


热门文本分类课程和认证


  • 状态:免费试用
    免费试用
    S

    Snowflake

    Snowflake Generative AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, LLM Application, Data Engineering, Data Manipulation, Snowflake Schema, Large Language Modeling, Model Deployment, Data Warehousing, Unstructured Data, Embeddings, Cloud Development, SQL, Natural Language Processing, Data Pipelines, Extract, Transform, Load, Application Development, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Role-Based Access Control (RBAC)

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    228 条评论

    初级 · 专业证书 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 深度学习, 决策树学习, 无监督学习, 数据预处理, 计算机视觉, 回归分析, 分类算法, 模型评估, 统计机器学习, 预测建模, 统计建模, 功能工程, 逻辑回归, 人工智能, 应用机器学习, 机器学习, 数据挖掘, 贝叶斯统计, 图像分析, 监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.6万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Colorado Boulder

    Supervised Text Classification for Marketing Analytics

    您将获得的技能: Supervised Learning, Deep Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Tensorflow, Transfer Learning, Text Mining, Model Evaluation, Predictive Modeling, Data Manipulation, Marketing Analytics, Python Programming, Feature Engineering, Google Cloud Platform, Classification Algorithms, Artificial Neural Networks, Performance Metric

    攻读学位

    3.1
    评分, 3.1 星,最高 5 星
    ·
    14 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Fine Tune BERT for Text Classification with TensorFlow

    您将获得的技能: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Model Evaluation, Transfer Learning, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Deep Learning, Data Pipelines

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    211 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:新
    新
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    E

    Edureka

    Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT

    您将获得的技能: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Model Evaluation, Recurrent Neural Networks (RNNs), Classification Algorithms, Data Ethics, Responsible AI, Text Mining, Transfer Learning, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Data Processing, Embeddings, Machine Learning, Data Analysis, Data Cleansing

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    利用分类和向量空间进行自然语言处理

    您将获得的技能: 概率与统计, Machine Learning 方法, 嵌入, 自然语言处理, 统计机器学习, 功能工程, 分类算法, 监督学习, 文本挖掘, 降维

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4625 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

  • C

    Coursera

    Tweet Emotion Recognition with TensorFlow

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Python Programming, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Text Mining, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Classification Algorithms, Machine Learning

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    173 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • G

    Google Cloud

    变压器模型和 BERT 模型

    您将获得的技能: 迁移学习, 嵌入, 自然语言处理, 生成模型架构, 大型语言模型

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    125 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费
    免费
    C

    Coursera

    产品评论 基于文本的搜索 - OpenAI 文本 Embedding

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据分析, 嵌入, 探索性数据分析, 数据操作, 应用程序开发, 应用编程接口 (API), 降维, OpenAI 应用程序接口, OpenAI, 文本挖掘

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    B

    Board Infinity

    Transformers in Action: A Practical Approach to NLP and AI

    您将获得的技能: Hugging Face, Model Evaluation, Embeddings, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Deployment, Data Preprocessing, Performance Tuning

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 深度学习, 决策树学习, 迁移学习, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 数据预处理, 模型评估, Jupyter, 预测建模, 无监督学习, 应用机器学习, 监督学习, NumPy, 人工智能, 分类算法, 机器学习, 数据伦理, 功能工程, 强化学习, 随机森林算法

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    3.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    自然语言处理

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 张力流, 深度学习, 迁移学习, 数据预处理, 嵌入, Machine Learning 方法, 分类算法, 统计机器学习, 自然语言处理, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 功能工程, Algorithm, 马尔可夫模型, 应用机器学习, 降维, 监督学习, 文本挖掘

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6170 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

与 text classification 相关的搜索

fine tune bert for text classification with tensorflow
supervised text classification for marketing analytics
1234…133

总之,以下是 10 最受欢迎的 text classification 课程

  • Snowflake Generative AI: Snowflake
  • 机器学习: University of Washington
  • Supervised Text Classification for Marketing Analytics: University of Colorado Boulder
  • Fine Tune BERT for Text Classification with TensorFlow: Coursera
  • Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT: Edureka
  • 利用分类和向量空间进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Tweet Emotion Recognition with TensorFlow: Coursera
  • 变压器模型和 BERT 模型: Google Cloud
  • 产品评论 基于文本的搜索 - OpenAI 文本 Embedding: Coursera
  • Transformers in Action: A Practical Approach to NLP and AI: Board Infinity

关于 Text Classification 的常见问题

文本分类是根据文本内容将其归入预定组的过程。这项技术在各种应用中都至关重要,例如电子邮件中的垃圾邮件检测、社交媒体中的情感分析,以及组织大型数据集以方便检索。通过自动进行文本分类,企业可以提高效率,改善客户体验,并从非结构化数据中获得洞察力。‎

文本分类职业涉及多个行业,包括技术、营销和数据科学。数据分析师、机器学习工程师和自然语言处理(NLP)专家等职位往往需要文本分类方面的专业知识。此外,客户服务和内容管理方面的职位也可能受益于这一领域的技能,因为公司正在寻求简化流程和提高用户参与度。‎

要想在文本分类方面取得优异成绩,您应该掌握一系列技能,包括编程(尤其是Python或 R)、熟悉机器学习 算法以及扎实地理解自然语言处理技术。数据预处理、Feature Extraction 和 Model Evaluation 方面的知识也必不可少。这些技能将使您有能力建立有效的分类模型并分析其性能。‎

文本分类方面的一些最佳在线课程包括《用于营销解析的监督文本分类》(Supervised Text Classification for Marketing Analytics)和《使用分类和向量空间的自然语言处理》(Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces)。这些课程提供实用的见解和实践经验,帮助您了解文本分类在实际应用中的细微差别。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习文本分类:

  1. 免费预览 许多文本分类课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得文本分类证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习文本分类,首先要了解涵盖机器学习和自然语言处理基础知识的在线课程。参与实践项目,实际应用所学知识。此外,参加在线论坛和社区还能在您的学习过程中提供支持和资源。‎

文本分类课程涵盖的典型主题包括数据预处理、Feature Extraction 技术、各种分类算法和 Model Evaluation 指标。您还可以学习文本分类的深度学习以及应用NLP技术提高模型性能等高级主题。‎

要对员工进行文本分类方面的培训和技能提升,《分类--基础与实际应用》和《监督机器学习》等课程是很好的选择:Regression and Classification》等课程都是很好的选择。这些课程提供了可直接应用于工作场所的实用技能和知识,培养了一支技能更加娴熟的员工队伍。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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