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Traitement du langage naturel avec classification et espaces vectoriels
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Traitement du langage naturel avec classification et espaces vectoriels

Younes Bensouda Mourri
Łukasz Kaiser

Instructeurs : Younes Bensouda Mourri

191 532 déjà inscrits

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.6

(4,464 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 33 heures
Apprenez à votre propre rythme
95%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Utilisez la régression logistique, la méthode naïve de Bayes et les vecteurs de mots pour mettre en œuvre l'analyse des sentiments, compléter les analogies et traduire les mots.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Traduction automatique
  • Catégorie : Hachage sensible à la localité
  • Catégorie : Analyse des sentiments
  • Catégorie : Intégrations de mots
  • Catégorie : Modèles d'espace vectoriel

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Traitement du langage naturel (NLP)
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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Il y a 4 modules dans ce cours

Apprenez à extraire les caractéristiques d'un texte en vecteurs numériques, puis à construire un classificateur binaire pour les tweets à l'aide d'une régression logistique !

Inclus

15 vidéos14 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 élément d'application3 laboratoires non notés

Apprenez la théorie derrière la règle de Bayes pour les probabilités conditionnelles, puis appliquez-la pour construire votre propre classificateur de tweet Naive Bayes !

Inclus

13 vidéos12 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

Les modèles d'espace vectoriel capturent le sens sémantique et les relations entre les mots. Vous apprendrez à créer des vecteurs de mots qui capturent les dépendances entre les mots, puis à visualiser leurs relations en deux dimensions à l'aide de l'ACP.

Inclus

10 vidéos10 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés

Apprenez à transformer les vecteurs de mots et à les assigner à des sous-ensembles en utilisant le hachage sensible à la localité, afin d'effectuer de la traduction automatique et de la recherche de documents.

Inclus

11 vidéos11 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.6 (1,306 évaluations)
Younes Bensouda Mourri
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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    73,79 %

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  • 2 stars

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  • 1 star

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PS
5

Révisé le 8 déc. 2020

VG
5

Révisé le 11 juil. 2020

PP
4

Révisé le 9 janv. 2024

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