NLP: Techniken für Textklassifikation und Stimmungsanalyse

Moderne Datenpipelines automatisieren die Verarbeitung großer Textmengen für NLP. Im Kurs NLP: Techniken für Textklassifikation und Stimmungsanalyse lernen Teilnehmende, effiziente Workflows für Textbereinigung, Tokenisierung und Feature-Extraktion zu entwickeln, um die Genauigkeit von Sprachmodellen zu steigern. SQL ermöglicht die strukturierte Analyse und Verarbeitung von Sprachdaten. Optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen helfen, umfangreiche Datensätze effizient für NLP-Modelle vorzubereiten und Einblicke in sprachbasierte Muster zu gewinnen. Power BI erleichtert die Visualisierung komplexer NLP-Analysen. Mit interaktiven Dashboards und DAX-Funktionen lassen sich Textklassifikation und Sentiment-Analyse verständlich darstellen und datengetriebene Erkenntnisse visuell aufbereiten. Explorative Datenanalyse unterstützt die Identifikation relevanter Features für NLP. Mithilfe statistischer Methoden lassen sich semantische Strukturen und bedeutungsvolle Zusammenhänge in Textdaten erkennen, um Modelle gezielt zu optimieren. Maschinelles Lernen steigert die Effizienz von NLP-Anwendungen. Teilnehmende trainieren Klassifikations- und Sentiment-Analyse-Modelle, setzen Hyperparameter-Tuning ein und lernen Best Practices zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit kennen.

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined