Neste livro, você será guiado passo a passo pela construção de um sistema inteligente de detecção de spam utilizando Aprendizado de Máquina e o poderoso recurso de interpretabilidade LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations). Com base em um exemplo real e implementação prática em Python, o leitor aprenderá a treinar modelos supervisionados, aplicar técnicas de vetorização de texto com TF-IDF, usar algoritmos como Regressão Logística e visualizar as decisões do modelo com explicações interpretáveis.
O conteúdo foi elaborado para ser acessível, mesmo para quem está iniciando na área, sem deixar de oferecer profundidade para quem busca entender os mecanismos internos de um classificador de texto.
Ideal para estudantes, pesquisadores, desenvolvedores e profissionais que desejam dar os primeiros passos em Processamento de Linguagem Natural (PLN), este livro é um convite à experimentação consciente com dados, aprendizado supervisionado e ética algorítmica.
Número de páginas | 114 |
Edição | 1 (2025) |
Formato | A5 (148x210) |
Acabamento | Brochura c/ orelha |
Tipo de papel | Couche 90g |
Idioma | Português |
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