Openskillroom

Ce que vous apprendrez ?

Préparer et nettoyer des données textuelles pour une utilisation efficace dans les modèles de NLP.
Comparer et contraster les performances de NLTK et spaCy pour des tâches de classification de textes et d'analyse de sentiments.
Extraire des entités nommées (personnes, organisations, lieux) de textes en utilisant des bibliothèques NLP.
Mettre en œuvre des modèles d'analyse de sentiments avec NLTK et spaCy pour déterminer la polarité de textes.
Identifier et classifier différents types de textes en utilisant des techniques de NLP.

Prérequis

Connaissances fondamentales en Python Bases du traitement du langage naturel (NLP) Manipulation de données textuelles avec Pandas et NumPy Compréhension des techniques de vectorisation (TF-IDF, Word Embeddings) Introduction aux bibliothèques NLP : NLTK et spaCy Notions de Machine Learning appliquées au texte Évaluation des modèles de classification textuelle

Contenu de la Formation

Total: 17 Chapitres Total hours: 6-12

Introduction à la Classification de Textes
Techniques de Classification de Base
Algorithmes d'Apprentissage Automatique pour la Classification de Textes
Exercices

Introduction à NLTK
Tokenisation et Stemming
Lemmatisation et Étiquetage Grammatical
Tests

Introduction à spaCy
Analyse de Sentiments avec spaCy
Évaluation des Modèles d'Analyse de Sentiments

Introduction à l'Extraction d'Entités Nommées
Techniques d'Extraction d'Entités Nommées avec NLTK
Évaluation des Modèles d'Extraction d'Entités Nommées

Collecte et Préparation des Données
Modélisation et Évaluation de la Classification de Textes
Analyse des Résultats et Déploiement du Modèle

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

0 Instructor Avis
3 Avis
62 Cours
Voir tous les cours.

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.

Voir plus Voir Moins

Retour des Apprenants

(0) Évaluation du cours

5 stars

0.00%

4 stars

0.00%

3 stars

0.00%

2 stars

0.00%

1 stars

0.00%

Avis

Pour ajouter un avis sur le cours, vous devez d'abord vous connecter. Connectez-vous ici

Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

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

Cours connexes

Large Language Models (LLMs) au Service de la Relation Client : Chatbots et Assistants Virtuels

IDRISSI

4 200,00 DH

Analyser les données de son entreprise avec l’IA et l’IA Générative

IDRISSI

4 200,00 DH

Développement d’un Système de Recommandation Hybride pour les Plateformes de Streaming Vidéo avec Machine Learning et Deep Learning

IDRISSI

4 200,00 DH

Implémentez du Machine Learning sans coder grâce aux outils No Code

ENNANIA

4 200,00 DH

Systèmes de recommandation pour les applications commerciales avec Python, Machine Learning, Deep Learning, Pandas, Tensorflow, keras et Matplotlib

IDRISSI

2 730,00 DH
4 200,00 DH

Ce que vous apprendrez ?

Prérequis

Contenu de la Formation

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

IDRISSI

Retour des Apprenants

Avis

Caractéristiques du cours

Cours connexes

Large Language Models (LLMs) au Service de la Relation Client : Chatbots et Assistants Virtuels

Analyser les données de son entreprise avec l’IA et l’IA Générative

Développement d’un Système de Recommandation Hybride pour les Plateformes de Streaming Vidéo avec Machine Learning et Deep Learning

Implémentez du Machine Learning sans coder grâce aux outils No Code

Systèmes de recommandation pour les applications commerciales avec Python, Machine Learning, Deep Learning, Pandas, Tensorflow, keras et Matplotlib

Devenir enseignant, Partagez vos connaissances

Entreprise

Formation

Autre

Classification de Textes, Analyse de Sentiments, et Extraction d'Entités Nommées avec NLP, NLTK et spaCy

Ce que vous apprendrez ?

Prérequis

Contenu de la Formation

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

Retour des Apprenants

Avis

Caractéristiques du cours

Cours connexes

Plus de cours par IDRISSI

Avancé

Avancé

Avancé

Avancé

Devenir enseignant, Partagez vos connaissances

Entreprise

Formation

Autre