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Pipeline Complet de Traitement de Données Textuelles avec python, Word Embeddings, Glove et TensorFlow

Pipeline Complet de Traitement de Données Textuelles avec python, Word Embeddings, Glove et TensorFlow

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Par IDRISSI

Français

Date Début : 26/01/2026 Date Fin : 30/01/2026

Ce que vous apprendrez ?

  • Développer et déployer une application simple utilisant les Word Embeddings entraînés.
  • Visualiser et interpréter les résultats des modèles Word Embeddings.
  • Comparer les performances de différents modèles de Word Embeddings sur une tâche donnée.
  • Entraîner et évaluer des modèles Word Embeddings utilisant GloVe avec TensorFlow.
  • Implémenter un pipeline complet de traitement de données textuelles en Python, incluant le nettoyage, la tokenisation et la vectorisation.

Prérequis

  • Bases en Python et Manipulation de Données Textuelles Notions en NLP (Natural Language Processing) Compréhension des Word Embeddings Bases en Deep Learning avec TensorFlow et Keras Pipeline Complet de Traitement de Données

Contenu de la Formation

Total: 20 Chapitres Total hours: 6-12
  • Introduction au Traitement du Langage Naturel (TLN)
  • Préparation de l'environnement Python : Installation des librairies nécessaires (NLTK, SpaCy, etc.)
  • Nettoyage de texte : Tokenization, Stemming, Lemmatization
  • Techniques de base de pré-traitement de texte
  • Introduction aux Word Embeddings
  • Présentation de GloVe (Global Vectors for Word Representation)
  • Entraînement et utilisation de modèles GloVe pré-entraînés
  • Analyse des vecteurs de mots et similarité sémantique
  • Introduction à TensorFlow/Keras
  • Création d'un modèle simple de traitement de texte avec TensorFlow
  • Couche Embedding dans TensorFlow
  • Utilisation de GloVe embeddings dans un modèle TensorFlow
  • Modèles de classification de texte (ex: classification de sentiment)
  • Modèles de génération de texte (ex: génération de séquences)
  • Techniques d'évaluation des modèles de TLN
  • Optimisation des hyperparamètres
  • Mise en pratique : réalisation d'un projet de traitement de texte
  • Présentation de cas d'utilisation concrets de Word Embeddings et TensorFlow
  • Débogueur et résolution des problèmes
  • Ressources et lectures complémentaires

À TÉLÉCHARGER

Détails du cours en PDF

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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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

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