Python com ML Básico
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21 - Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Visão computacional e Processamento de Linguagem Natural (NLP) são subcampos importantes de aprendizado de máquina, com aplicações em reconhecimento de imagens, análise de texto e muito mais.

Exemplo: Classificação de imagens com Visão Computacional usando Keras 

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D

# Carregar o conjunto de dados MNIST
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0

# Construir o modelo de classificação de imagens
model = Sequential([
    Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# Compilar e treinar o modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# Avaliar o modelo
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

Exemplo: Processamento de Linguagem Natural (NLP) usando SpaCy 

import spacy

# Carregar o modelo de linguagem inglês do SpaCy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# Exemplo de texto
texto = "Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion."

# Processar o texto
doc = nlp(texto)

# Extrair e imprimir entidades nomeadas
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

Esses exemplos demonstram como usar ferramentas de MLOps de código aberto como MLflow, ferramentas baseadas em nuvem como GCP, e técnicas de visão computacional e processamento de linguagem natural com frameworks populares.

Arduino
Coautor
Betobyte
Autor
Autores
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