SF33911
3 jours
Formation Text Mining.
Maîtrisez l'art de l'analyse textuelle pour transformer les données en connaissances pratiques avec notre formation de 3 jours !
Explorez le potentiel du Text Mining avec notre formation sur 3 jours, où vous apprendrez à maîtriser les fondements, des approches traditionnelles aux techniques avancées de Deep Learning. Après cette formation, vous saurez extraire des insights pertinents, catégoriser efficacement les documents, et anticiper les tendances futures en analyse textuelle.
Programme de formation Text Mining.
Introduction à la formation Text Mining
Objectifs et contexte de la formation
Importance du Text Mining dans le contexte actuel
Aperçu du programme
Fondements du Text Mining
Définition du Text Mining
Principes de base et évolution
Applications pratiques et enjeux dans divers secteurs
Processus et Approches Traditionnelles
Récupération des données textuelles avec les API
Récupération et exploration du corpus de textes
Approches traditionnelles telles que Bag of Words (BoW) et N-Grams
Modèles de langue probabilistes et méthodes statistiques
Prétraitement des données textuelles (suppression des caractères accentués, stemming, lemmatization)
Exemple de cas pratiques : comparaison des résultats obtenus par les différentes approches sur des corpus variés
Feature Engineering pour la représentation de texte
Syntaxe et structure de textes
Vectorisation de mots et de documents
Techniques de word embeddings (Word2Vec, GloVe)
Approches basées sur les modèles de plongement de phrases
Utilisation du modèle TF-IDF, Transformer et Vectorizer
Construction de matrices de termes-document
Sélection des caractéristiques pertinentes pour l’analyse textuelle
Exemple de cas pratiques : création et utilisation de vecteurs de mots pour améliorer la représentation des textes
Similarité des textes et classification non supervisée
Mesures de similarité textuelle
Regroupement de documents (Clustering)
Techniques de réduction de dimension pour l’analyse de similarité
Identification des thèmes latents dans les corpus
Application de méthodes non supervisées à des jeux de données réels
Algorithmes de classification non supervisée
Exemple de cas pratiques : clustering de documents et identification de thèmes pertinents dans un ensemble de données spécifique
Classification supervisée du texte
Méthodes classiques de classification supervisée
Prétraitement et normalisation des données
Sélection des caractéristiques pour la classification
Explication des algorithmes tels que Multinomial Naïve Bayes, Régression logistique, Support Vector Machines, Random Forest, Gradient Boosting Machines
Évaluation des modèles de classification textuelle
Exemple de cas pratiques : construction et évaluation d’un modèle de classification pour la catégorisation de documents
Natural Language Processing (NLP) et Deep Learning
Introduction au traitement automatique du langage naturel (NLP)
Réseaux de neurones pour le traitement du langage naturel : NLTK, TextBlob, SpaCy, Gensim, Pattern, Stanford CoreNLP
Architectures de réseaux récurrents et réseaux neuronaux convolutifs
Applications avancées du Deep Learning en NLP : Theano, TensorFlow, Keras
RNN, Long Short-Term Memory, modèles bidirectionnels et Sequence-to-Sequence
Modèles RNN pour questions et réponses
Perspectives futures et tendances dans le Text Mining
Exemple de cas pratiques : application de modèles de Deep Learning pour des tâches spécifiques en traitement de texte
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A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.
En apprendre davantage sur Text Mining.
L’analyse textuelle, également connue sous le nom de Text Mining, est une discipline avancée du traitement de données qui vise à extraire des informations et des modèles significatifs à partir de documents textuels. Elle utilise des techniques telles que la tokenization, la lemmatization, l’extraction d’entités, et la modélisation de texte pour dégager des insights précieux. Ces méthodes sont essentielles pour comprendre les tendances, sentiments, et structures au sein de vastes ensembles de données textuelles, ouvrant ainsi la porte à des applications puissantes telles que l’analyse de sentiment, la classification de documents, et la recommandation de contenu. Maîtriser le Text Mining offre une opportunité inestimable de tirer parti de la richesse des données textuelles disponibles dans notre monde numérique en constante expansion.
