Filtraggio dei risultati di ricerca inappropriati con il machine learning

Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di creazione di classificatori di apprendimento automatico per rilevare e filtrare i risultati di ricerca inappropriati. Attraverso lo studio di spiegazioni strutturate ed esempi di codice chiari, imparerai come pulire i dati di allenamento, selezionare gli algoritmi appropriati e ottimizzare i tuoi modelli per una sicurezza e una precisione ottimali. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di moderazione dei contenuti e sicurezza della ricerca; Preparare e preelaborare i set di dati delle query di ricerca utilizzando il feedback umano e dell'utente; Creare classificatori di apprendimento automatico per identificare testo dannoso o inappropriato; Applicare metriche di valutazione moderne per bilanciare il filtraggio della sicurezza con la pertinenza della ricerca Il corso inizia con la terminologia essenziale e i fondamenti della classificazione del testo prima di passare alla preparazione dei dati e all'implementazione del modello. Esplorerai frammenti di codice pratici che dimostrano come addestrare, valutare e perfezionare i tuoi modelli di filtraggio. Questo corso è progettato per sviluppatori principianti, appassionati di dati e creatori di prodotti che cercano di implementare le funzionalità di sicurezza dei contenuti di base.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'apprendimento automatico, anche se è utile una familiarità di base con Python. Inizia a leggere oggi per creare esperienze di ricerca più sicure per i tuoi utenti.