Classificação Textual Zero-shot em Python Aplicações Práticas com Hugging Face

Por Vitor Amadeu Souza

Código do livro: 903640

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Informática, Engenharia E Tecnologia

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Sinopse

A classificação zero-shot representa uma das abordagens mais práticas e versáteis do NLP moderno. Com ela, é possível classificar textos em categorias definidas pelo próprio usuário, mesmo que o modelo nunca tenha sido treinado para aquela tarefa específica. Essa flexibilidade elimina a necessidade de grandes bases rotuladas e torna o desenvolvimento de sistemas inteligentes muito mais rápido.

Este livro apresenta, de forma objetiva, como realizar classificação zero-shot em Python utilizando a API da Hugging Face. A partir de um exemplo, mostra como o XLM-RoBERTa, são capazes de identificar automaticamente o tema mais provável sem treinamento adicional.

O objetivo é oferecer um guia prático e acessível, permitindo que o leitor implemente classificadores eficientes para aplicações reais de maneira simples, direta e sem treinamento adicional de modelos.

Características

Número de páginas 104
Edição 1 (2025)
Formato A5 (148x210)
Acabamento Brochura c/ orelha
Tipo de papel Coated Silk 90g
Idioma Português

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Fale com o autor

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia de Defesa, Mestre em Física (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Telecomunicações, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Instrumentação, Eng. Automotiva, Eng.Industrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng. Sistemas Embarcados, Eng.Manufatura Mecânica, Eng.Confiabilidade, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Projetos, Eng.Energias Renováveis, Eng.Processos, Eng. Metalúrgica, Eng.Química, Eng.Ambiental, Arquitetura de Software, Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Full Stack, Estatística Aplicada, Bioestatística e Gerenciamento de Projetos.

MBA em Eng. Econômica, Análise de Dados e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos.

Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para a área industrial, automotiva, médica, científica, comercial, automação dentre outras sob demanda. Professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa voltada para desenvolvimento de projetos embarcados, comercialização de kits didáticos e educação tecnológica na área de MCU, FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso.

Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico, além de ser associado ao SBC e SBIC. Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Sistemas de Potência, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros.

O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (http://bit.ly/4gwnt78).

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