Tensorflow : Analyse de Sentiments avec Word Embedding
Offered By: Coursera Project Network via Coursera
Course Description
Overview
Dans ce projet guidé, vous créerez un modèle de Machine Learning d’analyse de sentiments par classification de textes avec Tensorflow, en utilisant le plongement de mots (Word Embedding). Vous allez vous exercer avec des données collectées sur le site www.allocine.fr
Le word embedding est une méthode d'apprentissage d'une représentation de mots utilisée traitement automatique des langues. Il donne d’excellents résultats comme vous pourrez le constater dans ce projet guidé.
Ce cours est destiné aux ingénieurs en Machine Learning, au Data Scientists et tous les curieux désireux d’apprendre à faire de la classification de textes facilement.
Syllabus
- Project Overview
- Dans ce projet guidé, vous créerez un modèle de Machine Learning d’analyse de sentiments par classification de textes avec Tensorflow, en utilisant le plongement de mots (Word Embedding). Vous allez vous exercer avec des données collectées sur le site www.allocine.fr Le word embedding est une méthode d'apprentissage d'une représentation de mots utilisée traitement automatique des langues. Il donne d’excellents résultats comme vous pourrez le constater dans ce projet guidé.
Taught by
ELINGUI Pascal Uriel
Related Courses
Sequence ModelsDeepLearning.AI via Coursera Natural Language Processing in TensorFlow
DeepLearning.AI via Coursera Applied Natural Language Processing
Chennai Mathematical Institute via Swayam Natural Language Processing
IBM via Udacity Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces
DeepLearning.AI via Coursera