Modul 2 · Natural Language Processing (NLP)
Klasifikasi Teks: pelajaran
Analisis sentimen, deteksi topik, dan routing tiket — dari TF-IDF + regresi logistik sampai fine-tuning transformer.
4 pelajaran · 1j 8m
Apa yang diajarkan modul ini, apa yang perlu Anda kuasai lebih dulu, dan cara Anda berlatih ada di halaman silabusnya.
Buka silabusPipeline Pra-pemrosesan Teks
14 minSetiap langkah pra-pemrosesan membuang informasi. Pelajaran ini tentang memutuskan dengan sengaja apa yang digabung, apa yang dipertahankan, dan kenapa jawabannya berbeda untuk TF-IDF dan transformer.
Termasuk dalam jalurnyaClassifier Teks Klasik
18 minTF-IDF dengan regresi logistik: dilatih dalam sedetik, bobotnya terbaca, dan sering cukup. Pelajaran ini membangunnya dari 60 ulasan sampai ke keputusan threshold untuk routing.
Termasuk dalam jalurnya Ada simulasinyaFine-Tuning Transformer untuk Klasifikasi
20 minPinjam model yang sudah membaca jutaan kalimat Indonesia, pasang kepala klasifikasi 2.307 parameter, dan latih sebentar — lalu putuskan dengan jujur apakah hasilnya sepadan dengan biayanya.
Termasuk dalam jalurnya Ada simulasinyaKlasifikasi dengan LLM
16 minSatu prompt bisa mengklasifikasi tanpa satu pun label latih. Pertanyaannya bukan lagi "bisa atau tidak", melainkan kapan ia lebih murah, kapan lebih mahal, dan bagaimana Anda tahu hasilnya benar.
Termasuk dalam jalurnya Ada simulasinya