Exploration de texte et traitement du langage naturel en Python

Voulez-vous savoir si les avis sur les produits ou les publications sur les réseaux sociaux sont bons ou mauvais ?

Voulez-vous apprendre aux ordinateurs à interpréter le langage naturel ?

Si tel est le cas, ce cours est fait pour vous ! Nous passerons en revue les fondements théoriques fondamentaux du traitement du langage naturel (TAL) et les mettrons en pratique en Python.

Le suivi des volumes massifs de publications sur les réseaux sociaux concernant leur marque ou leurs critiques de produits est devenu de plus en plus crucial pour les entreprises et les organisations. L’analyse des sentiments est un sous-domaine du traitement du langage naturel qui tente d’automatiser ce processus. Enfin, un modèle d’apprentissage en profondeur peut analyser une phrase et prédire si elle est favorable ou mauvaise. Si vous voulez apprendre à faire un modèle comme celui-ci, ce cours est fait pour vous !

Apprenez les bases du traitement du langage naturel et de l’exploration de texte, ainsi que la façon de les appliquer en Python :

Mon cours vous montrera comment utiliser des modules Python comme spaCy ou NLTK pour appliquer les concepts que vous avez appris. Vous travaillerez avec des modèles dits Transformer, qui sont à la pointe de la technologie en matière de traitement du langage naturel, en plus d’étudier les principes fondamentaux de la PNL et des méthodologies courantes. Enfin, vous rassemblerez vos connaissances nouvellement acquises pour créer un modèle d’apprentissage en profondeur qui peut accepter le texte en entrée et prédire l’émotion. Grâce à ce cours complet, vous apprendrez à appliquer plusieurs phases de préparation de texte, à les combiner avec des ensembles de données et à développer un modèle d’apprentissage en profondeur dans TensorFlow.

Apprenez d’un ingénieur en machine learning qui a également enseigné dans une université :

Je m’appelle Niklas Lang et je travaille pour une société allemande de systèmes informatiques en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique. J’ai travaillé avec une variété de sources de données textuelles, telles que notre site Web de commerce électronique, des descriptions de produits et des avis en ligne, que nous transformons en modèles d’apprentissage automatique efficaces et fonctionnels. En plus de cela, j’ai déjà enseigné des cours de science des données et d’intelligence d’affaires au niveau universitaire.

Ce que vous recevrez est le suivant :

• Présentation des notebooks Jupyter avec la gestion des modules Python
• Traitement du langage naturel (TAL) et ses applications ( Introduction au traitement du langage naturel et ses applications
• Techniques Python pour le prétraitement de texte en profondeur
• Bag of Words et BERT Embeddings sont des exemples d’approches d’ingénierie de fonctionnalités.
• Un aperçu complet des réseaux de neurones convolutionnels pour les tâches de classification
• Utiliser TensorFlow pour construire un modèle d’apprentissage automatique pour l’analyse des sentiments
• Comprendre le processus Python pour créer, compiler et entraîner un modèle d’apprentissage en profondeur