Présente les bases du traitement de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets.
Présente les bases de l'analyse de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de techniques de prétraitement et de modèles d'apprentissage automatique.
Couvre la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés tels que BERT.
Explore le traitement des données texte, en dérivant des ensembles de données propres à partir de textes non structurés, et diverses techniques d'analyse de texte.
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Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris la reconnaissance des chiffres manuscrits, la classification supervisée, les limites de décision et l'ajustement des courbes polynômes.
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Couvre l'apprentissage supervisé, la classification, la régression, les limites de décision, le surajustement, Perceptron, SVM et la régression logistique.
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