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Prétraitement PNL: Tokenization, Stop Words, Lemmatization

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Séances de cours associées (35)

Introduction aux marchés financiers et aux séries chronologiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.

Deep Learning pour le NLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

En savoir plus sur l'apprentissage profond pour le traitement des langues naturelles, l'exploration de l'intégration des mots neuraux, des réseaux neuraux récurrents et de la modélisation des neurones avec les transformateurs.

Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.

Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.

Introduction à la science des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.

Résolution de référence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la résolution de coréférence, les modèles, les applications, les défis et les avancées dans le traitement du langage naturel.

Word Embeddings: Modélisation du contexte et de la similarité des mots Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les encastrements de mots, la modélisation du contexte des mots et la similitude dans un espace de faible dimension.

Deep Learning : principes et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.

Représentations Compositionnelles et Généralisation Systématique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine la systématisation, la compositionnalité, les défis du réseau neuronal et l'apprentissage non supervisé en PNL.

Traduction automatique : Mécanisme d'attention Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le mécanisme d'attention dans la traduction automatique, en s'attaquant au problème du goulot d'étranglement et en améliorant considérablement les performances NMT.

Introduction au traitement des langues naturelles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases du traitement du langage naturel, des approches traditionnelles aux approches modernes, soulignant les défis et l'importance d'étudier les deux méthodes.

Modèles d'espace d'état : Expressivité et transformateurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles d'espace d'état et leur expressivité par rapport aux transformateurs, en se concentrant sur les mécanismes d'attention et l'efficacité informatique.

Réseaux neuronaux : Perceptron multicouche Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'histoire, les modèles, la formation, la convergence et les limites des réseaux neuronaux, y compris l'algorithme de rétropropagation et l'approximation universelle.

Réseaux neuronaux convolutifs: aperçus et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'architecture des réseaux neuronaux convolutifs, le partage de poids et les applications pratiques pour le traitement d'images.

Programme d'apprentissage automatique: Introduction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit le cours de programmation de l'apprentissage automatique, couvrant les prérequis de programmation de MATLAB et les bases de l'apprentissage automatique, ainsi que le système de classement et le matériel de cours.

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