Dans cette introduction pratique et axée sur des projets au traitement du langage naturel (NLP) et à l'apprentissage automatique, vous allez créer et évaluer un modèle d'analyse des sentiments à l'aide de Python. Conçu pour les apprenants disposant de connaissances de base en Python, ce cours vous guide depuis la compréhension de l'objectif et des applications concrètes de l'analyse des sentiments jusqu'à la création d'un pipeline complet de classification de textes.

Vous identifierez un environnement de développement adapté, explorerez les rôles des bibliothèques Python et des algorithmes d’apprentissage automatique indispensables, et traiterez des données textuelles par le biais du nettoyage et de l’extraction de caractéristiques. Étape par étape, vous implémenterez du code, entraînerez des modèles de classification des sentiments et évaluerez leurs performances à l’aide de métriques d’évaluation standard. À l’issue de ce cours, vous serez capable d’expliquer les concepts clés de l’analyse des sentiments, de sélectionner les outils et bibliothèques Python appropriés, de préparer des données textuelles, d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique et d’évaluer leurs résultats. Ce qui distingue ce cours, c’est son progression structurée, allant des concepts fondamentaux à la mise en œuvre pratique et à l’évaluation des modèles. Inscrivez-vous pour renforcer vos compétences en Python, en TALN et en classification de texte en créant une application fonctionnelle d’analyse des sentiments.