[Sugestão] Ausência de exemplos de aplicação do ML para prever sentimentos de dados novos, colocando na prática o ML.

Olá, Marcos! Entendo a sua necessidade de ver exemplos práticos de como aplicar Machine Learning (ML) para prever sentimentos em dados novos. Isso realmente ajuda a entender melhor o conteúdo e a ver como ele pode ser aplicado no mundo real.

Posso te dar uma ideia geral de como isso pode ser feito.

Primeiro, você precisará treinar um modelo de ML em um conjunto de dados de treinamento. Este conjunto de dados deve conter exemplos de texto e seus respectivos sentimentos (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Uma vez que o modelo esteja treinado, você pode usá-lo para prever o sentimento de novos dados.

Por exemplo, suponha que você treinou um modelo de ML usando um conjunto de dados de avaliações de filmes. Cada avaliação tem um sentimento associado a ela (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Agora, você tem uma nova avaliação de filme e quer prever o sentimento dela. Você pode fazer isso alimentando o texto da nova avaliação no seu modelo de ML e ele irá prever o sentimento.

Espero que isso te dê uma ideia de como você pode aplicar ML para prever sentimentos em dados novos. Lembre-se, a aplicação de ML é um processo iterativo e você pode precisar ajustar o seu modelo com base nos resultados que obtém.

• Eu vou passar o seu feedback para a equipe de conteúdo.

Espero ter ajudado e bons estudos!