Ce que vous apprendrez ?

  • Comparer et contraster les performances de différents modèles de deep learning pour des tâches spécifiques de marketing NLP.
  • Concevoir et implémenter un système de personnalisation marketing basé sur le NLP et le deep learning.
  • Analyser les données textuelles marketing (avis clients, publications concurrentes) à l'aide de NLTK et de modèles de deep learning.
  • Implémenter des modèles de deep learning pour l'analyse de sentiment et la classification de texte.
  • Maîtriser les techniques de base du traitement du langage naturel (NLP) avec la bibliothèque NLTK.

Prérequis

  • Bases en Python et manipulation de données textuelles Introduction au traitement du langage naturel (NLP) Familiarité avec NLTK et ses principales fonctionnalités Notions de Machine Learning appliqué au NLP Concepts de Tokenisation, Lemmatisation et Vectorisation des textes Compréhension des modèles de Deep Learning (RNN, LSTM, Transformers) Expérience en analyse de données et segmentation client Connaissance des outils marketing et des métriques de performance

Contenu de la Formation

Total: 15 Chapitres Total hours: 6-12
  • Qu'est-ce que la PNL ?
  • Présentation de la librairie NLTK
  • Les différentes tâches de PNL
  • Tokenisation et lemmatisation
  • Analyse morpho-syntaxique
  • Elimination des stop words
  • Introduction à l'analyse des sentiments
  • Techniques d'analyse des sentiments
  • Applications en marketing
  • Extraction d'informations des sites Web concurrents
  • Analyse des stratégies de contenu
  • Surveillance de la réputation
  • Collecte et analyse des données clients
  • Segmentation du public cible
  • Création de contenu personnalisé

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Caractéristiques du cours

  • Durée 6-12 hour
  • Language Français
  • Niveau de compétence.
  • CertificateNon
  • Nombre maximum d'inscrits
  • Type de formation

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