NLP : traitement automatique du langage
Analyse de sentiments, classification de textes et transformers
Ce que vous allez apprendre
Compétences acquises
Programme de la formation
3 sections · 9 leçons · 16h de contenu · 1 leçons offertes en aperçu
- Tokenisation et nettoyage 26 min
- TF-IDF et embeddings 30 min
- Quiz — Représentations 10 min
- Analyse de sentiments 32 min
- Classer des documents métiers 28 min
- TP : modération de commentaires 1h15
- Comprendre l'attention 30 min
- Affiner un modèle pré-entraîné 34 min
- Projet : assistant de tri d'e-mails 2h30
Prérequis
- Machine learning intermédiaire
Description
Public cible
Data scientists travaillant sur des données textuelles.
Votre formateur
Ingénieur ML diplômé de Polytechnique, ancien data scientist dans la fintech, spécialiste du déploiement de modèles en production pour les entreprises africaines.
Avis des apprenants
Le projet de fin de formation m'a donné un vrai livrable à montrer. C'est ce qui m'a démarqué.
Avec mon travail et ma famille, je ne peux étudier que le soir. Le format s'y prête parfaitement.
Chaque objectif annoncé est réellement couvert. Aucune promesse en l'air.
Ce que la formation m'a coûté, mes nouvelles compétences me l'ont déjà rapporté plusieurs fois.
Garantie satisfait ou remboursé 14 jours
Cette formation comprend
- 9 leçons — 16h de contenu
- Cours animés : diapositives + narration synchronisée
- Transcription complète de chaque leçon
- Ressources téléchargeables
- Accès à vie
- Certificat de réussite
- Accessible sur mobile