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Natural Language Processing (NLP) avec Python

Informations

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Vidéos enregistrées dans notre studio nantais

Caractéristiques

  • Vidéo en ligne
  • Ref. ENI : VTNLP
Par le passé, avec les usages courants d’internet, nous avons dû adapter notre langage afin de pouvoir communiquer avec les machines. L’exemple le plus parlant est celui où nous utilisons des mots-clés pour lancer des recherches sur le web. Aujourd’hui, grâce aux technologies de Traitement Automatique du Langage naturel ou Natural Language Processing (NLP) en anglais, nous utilisons notre propre langage pour communiquer avec les ordinateurs. C’est l’ordinateur qui tente de s’adapter à nous...
  • Niveau Débutant à Initié
  • Durée 2h18
  • Parution février 2022
Par le passé, avec les usages courants d’internet, nous avons dû adapter notre langage afin de pouvoir communiquer avec les machines. L’exemple le plus parlant est celui où nous utilisons des mots-clés pour lancer des recherches sur le web.

Aujourd’hui, grâce aux technologies de Traitement Automatique du Langage naturel ou Natural Language Processing (NLP) en anglais, nous utilisons notre propre langage pour communiquer avec les ordinateurs. C’est l’ordinateur qui tente de s’adapter à nous et non plus l’inverse.

L’objectif de cette vidéo est donc de vous apprendre à réaliser des modèles de type NLP en utilisant le langage Python.

Nous étudierons ainsi, à l’aide d’exemples concrets, toutes les étapes nécessaires au développement d’un modèle de classification de type NLP. Nous aborderons ensemble la vectorisation de données, la Cross-Validation et le réglage des hyperparamètres, ainsi que l'application de Random Forest pour la construction de modèles de classification basés sur le NLP.

Téléchargements

Auteur : Madjid  KHICHANE

Madjid KHICHANE

Après un diplôme d'ingénieur en Informatique obtenu à l'université Mouloud Mammeri à Tizi-Ouzou en Algérie puis un Master en Intelligence Artificielle - Systèmes multi-agents obtenu à l'université Paris 5 (René Descartes), Madjid KHICHANE a soutenu son PhD en Intelligence Artificielle en collaboration entre l'Université Claude Bernard Lyon 1 et IBM. Cette thèse doctorale a donné naissance à des innovations algorithmiques dans le domaine de l'apprentissage par renforcement qui sont aujourd’hui publiées dans des conférences internationales de premier niveau.
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