Plexpod Crossroads

1712 Main Street, Kansas City, United States, 64108
Anidado en el icónico edificio Globe en Main Street, en el corazón del histórico distrito de artes Crossroads, la línea d...

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LLMs for Sentiment Analysis

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Kansas City (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de datos y marketing de nivel intermedio que deseen aplicar LLM para analizar e interpretar el sentimiento público de varias fuentes de texto, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de clientes.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los principios del análisis de sentimientos y su aplicación mediante LLM.
  • Preprocese y prepare conjuntos de datos para el análisis de sentimientos.
  • Entrene y ajuste los LLM para reflejar con precisión el sentimiento en el texto.
  • Analice el sentimiento en tiempo real de las redes sociales y otras fuentes de texto.
  • Integre los resultados del análisis de sentimientos en las estrategias empresariales y los procesos de toma de decisiones.
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Procesamiento de Lenguajes Naturales

21 horas
Este curso ha sido diseñado para personas interesadas en extraer significado del texto escrito en inglés, aunque el conocimiento se puede aplicar a otros lenguajes humanos. El curso cubrirá cómo hacer uso de textos escritos por humanos, como blogs, tweets, etc ... Por ejemplo, un analista puede configurar un algoritmo que llegará a una conclusión automática basada en una fuente de datos extensa.
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Testimonios (3)

This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.

Laura Kahn
Curso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

I did like the exercises

Office for National Statistics
Curso - Natural Language Processing with Python

Los ejemplos y la paciencia del instructor

José Emilio Sánchez García - Universidad Autónoma Indígena de México
Curso - Natural Language Processing with TensorFlow

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