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[Linkedin Learning] Machine learning : Traitement du langage naturel avec Python

01 - Introduction

01 - Bienvenue dans « Machine learning Traitement du langage naturel avec Python ».mp4	MP4	28.98 MB
01 - Bienvenue dans « Machine learning Traitement du langage naturel avec Python ».srt	SRT	1.95 KB
02 - Connaître les prérequis théoriques et techniques.mp4	MP4	13.22 MB
02 - Connaître les prérequis théoriques et techniques.srt	SRT	2.98 KB
03 - Utiliser les fichiers d'exercice.mp4	MP4	20.41 MB
03 - Utiliser les fichiers d'exercice.srt	SRT	4.78 KB

02 - Appréhender le NLP

01 - Comprendre le NLP.mp4	MP4	22.82 MB
01 - Comprendre le NLP.srt	SRT	5.07 KB
02 - Découvrir les domaines et les exemples d'application du NLP.mp4	MP4	23.57 MB
02 - Découvrir les domaines et les exemples d'application du NLP.srt	SRT	4.98 KB
03 - Installer Anaconda.mp4	MP4	19.07 MB
03 - Installer Anaconda.srt	SRT	4.15 KB
04 - Aborder l'environnement Jupyter.mp4	MP4	21.3 MB
04 - Aborder l'environnement Jupyter.srt	SRT	6.6 KB
05 - Comprendre le pipeline de modélisation NLP.mp4	MP4	24.18 MB
05 - Comprendre le pipeline de modélisation NLP.srt	SRT	5.61 KB

03 - Traiter un texte avec Python

01 - Stocker un texte brut dans une structure de données Python.mp4	MP4	32.27 MB
01 - Stocker un texte brut dans une structure de données Python.srt	SRT	7.82 KB
02 - Utiliser Pandas pour lire les données.mp4	MP4	23.77 MB
02 - Utiliser Pandas pour lire les données.srt	SRT	5.19 KB
03 - Comprendre les expressions régulières.mp4	MP4	28.89 MB
03 - Comprendre les expressions régulières.srt	SRT	7.8 KB
04 - Utiliser les expressions régulières avec le module Re de Python.mp4	MP4	21.85 MB
04 - Utiliser les expressions régulières avec le module Re de Python.srt	SRT	6.17 KB
05 - Étudier les fonctions les plus populaires du module Re.mp4	MP4	29.48 MB
05 - Étudier les fonctions les plus populaires du module Re.srt	SRT	7.55 KB

04 - Préparer les données

01 - Aborder les étapes de préparation des données.mp4	MP4	23.28 MB
01 - Aborder les étapes de préparation des données.srt	SRT	5.05 KB
02 - Réaliser un exemple de nettoyage de données.mp4	MP4	30.96 MB
02 - Réaliser un exemple de nettoyage de données.srt	SRT	7.52 KB
03 - Supprimer les stopwords.mp4	MP4	33.84 MB
03 - Supprimer les stopwords.srt	SRT	7.42 KB
04 - Réaliser le stemming avec NLTK.mp4	MP4	29.3 MB
04 - Réaliser le stemming avec NLTK.srt	SRT	6.27 KB
05 - Pratiquer la lemmatization avec NLTK.mp4	MP4	29.98 MB
05 - Pratiquer la lemmatization avec NLTK.srt	SRT	6.48 KB
06 - Comparer le stemming et la lemmatization.mp4	MP4	16 MB
06 - Comparer le stemming et la lemmatization.srt	SRT	3.75 KB

05 - Transformer un texte en chiffres

01 - Comprendre la vectorisation avec CountVectorizer.mp4	MP4	23.1 MB
01 - Comprendre la vectorisation avec CountVectorizer.srt	SRT	5.47 KB
02 - Utiliser CountVectorizer.mp4	MP4	38.39 MB
02 - Utiliser CountVectorizer.srt	SRT	6.53 KB
03 - Effectuer une vectorisation contextuelle avec N-Grams.mp4	MP4	34.36 MB
03 - Effectuer une vectorisation contextuelle avec N-Grams.srt	SRT	6.74 KB
04 - Étudier TF-IDF.mp4	MP4	22.04 MB
04 - Étudier TF-IDF.srt	SRT	4.68 KB
05 - Utiliser TF-IDF.mp4	MP4	40.8 MB
05 - Utiliser TF-IDF.srt	SRT	7.35 KB
06 - Appréhender le feature engineering.mp4	MP4	26.67 MB
06 - Appréhender le feature engineering.srt	SRT	5.7 KB
07 - Ajouter des features aux données.mp4	MP4	29.59 MB
07 - Ajouter des features aux données.srt	SRT	6.8 KB
08 - Analyser les features.mp4	MP4	28.64 MB
08 - Analyser les features.srt	SRT	6.02 KB

06 - Comprendre l'expérience machine learning - NLP

01 - Apprendre la méthode K-fold.mp4	MP4	30.6 MB
01 - Apprendre la méthode K-fold.srt	SRT	7.3 KB
02 - Comprendre la matrice de confusion d'un modèle de classification.mp4	MP4	27.49 MB
02 - Comprendre la matrice de confusion d'un modèle de classification.srt	SRT	6.89 KB
03 - Comprendre les mesures de performance d'un modèle NLP.mp4	MP4	23.21 MB
03 - Comprendre les mesures de performance d'un modèle NLP.srt	SRT	4.73 KB
04 - Aborder l'overfitting (le surapprentissage).mp4	MP4	28.73 MB
04 - Aborder l'overfitting (le surapprentissage).srt	SRT	6.84 KB

07 - Réaliser un modèle de classification avec SVM

01 - Modéliser en machine learning.mp4	MP4	27.23 MB
01 - Modéliser en machine learning.srt	SRT	6.23 KB
02 - Aborder l'algorithme Support Vector Machine.mp4	MP4	29.98 MB
02 - Aborder l'algorithme Support Vector Machine.srt	SRT	7.31 KB
03 - Utiliser le SVM avec scikit-learn et CountVectorizer.mp4	MP4	37.62 MB
03 - Utiliser le SVM avec scikit-learn et CountVectorizer.srt	SRT	7.32 KB
04 - Tester le modèle de classification SVM.mp4	MP4	31.11 MB
04 - Tester le modèle de classification SVM.srt	SRT	6.94 KB
05 - Mesurer les performances du modèle de classification SVM.mp4	MP4	33.21 MB
05 - Mesurer les performances du modèle de classification SVM.srt	SRT	6.82 KB
06 - Utiliser le SVM avec la cross-validation.mp4	MP4	30.84 MB
06 - Utiliser le SVM avec la cross-validation.srt	SRT	6.6 KB
07 - Utiliser le SVM avec TF-IDF.mp4	MP4	28.16 MB
07 - Utiliser le SVM avec TF-IDF.srt	SRT	5.89 KB

08 - Réaliser un modèle de classification avec le Random forest

01 - Aborder l'algorithme Random forest.mp4	MP4	22.11 MB
01 - Aborder l'algorithme Random forest.srt	SRT	5.17 KB
02 - Utiliser Random forest pour construire un modèle de classification.mp4	MP4	29.38 MB
02 - Utiliser Random forest pour construire un modèle de classification.srt	SRT	6.13 KB
03 - Mesurer les performances d'un modèle de classification Random forest.mp4	MP4	25.83 MB
03 - Mesurer les performances d'un modèle de classification Random forest.srt	SRT	5.63 KB
04 - Utiliser Random forest avec K-fold.mp4	MP4	28.96 MB
04 - Utiliser Random forest avec K-fold.srt	SRT	6.26 KB

09 - Perfectionner un modèle avec l'hyperparamètre

01 - Programmer un hyperparamètre avec le modèle SVM.mp4	MP4	34.32 MB
01 - Programmer un hyperparamètre avec le modèle SVM.srt	SRT	7.42 KB
02 - Programmer un hyperparamètre avec Random forest.mp4	MP4	31.98 MB
02 - Programmer un hyperparamètre avec Random forest.srt	SRT	6.27 KB
03 - Évaluer les résultats d'un hyperparamètre.mp4	MP4	35.81 MB
03 - Évaluer les résultats d'un hyperparamètre.srt	SRT	6.56 KB
04 - Tester GridSearchCV avec un SVM.mp4	MP4	31.35 MB
04 - Tester GridSearchCV avec un SVM.srt	SRT	7.17 KB
05 - Tester GridSearchCV avec Random forest.mp4	MP4	31.16 MB
05 - Tester GridSearchCV avec Random forest.srt	SRT	6.49 KB

10 - Aller plus loin

01 - Détecter les features les plus importantes avec le Random forest.mp4	MP4	21.78 MB
01 - Détecter les features les plus importantes avec le Random forest.srt	SRT	4.95 KB
02 - Homogénéiser les données avec TF-IDF.mp4	MP4	35.36 MB
02 - Homogénéiser les données avec TF-IDF.srt	SRT	7.08 KB
03 - Tester Random forest sur des données homogènes.mp4	MP4	25.28 MB
03 - Tester Random forest sur des données homogènes.srt	SRT	4.69 KB
04 - Sélectionner un modèle.mp4	MP4	36.79 MB
04 - Sélectionner un modèle.srt	SRT	7.72 KB

11 - Conclusion

	01 - Conclure sur le traitement du NLP avec Python.mp4	MP4	12.43 MB
	01 - Conclure sur le traitement du NLP avec Python.srt	SRT	2.65 KB

fichiers_d_exercice_machine_learning_nlp

Chapitre_02

02_01

.ipynb_checkpoints

	Les donn‚es-checkpoint.ipynb	IPYNB	4.14 KB
	Lire_un_Texte_final-checkpoint.ipynb	IPYNB	3 KB

Les donn‚es.ipynb

IPYNB

3.92 KB

Lire_un_Texte_final.ipynb

IPYNB

8.04 KB

02_02

.ipynb_checkpoints

Pandas_et_les_Donn‚es_final-checkpoint.ipynb

IPYNB

4.14 KB

Pandas_et_les_Donn‚es_final.ipynb

IPYNB

4.14 KB

02_03

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Expressions_R‚guliŠres_final-checkpoint.ipynb

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2.98 KB

Expressions_R‚guliŠres_final.ipynb

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3.23 KB

02_04

.ipynb_checkpoints

Module_re_final-checkpoint.ipynb

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2.98 KB

Module_re_final.ipynb

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2.33 KB

02_05

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2.32 KB

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	.ipynb-checkpoint	IPYNB-CHECKPOINT	2.32 KB
	Fonctions_Avanc‚es_re_final-checkpoint.ipynb	IPYNB	2.26 KB

Fonctions_Avanc‚es_re_final.ipynb

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Chapitre_03

03_02

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Pr‚parer_les_Donn‚es_final-checkpoint.ipynb

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8.9 KB

Pr‚parer_les_Donn‚es_final.ipynb

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03_03

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Supprimer_les_Stopwords_final-checkpoint.ipynb

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13.8 KB

Supprimer_les_Stopwords_final.ipynb

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03_04

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	.ipynb-checkpoint	IPYNB-CHECKPOINT	28.38 KB
	Stemming_final-checkpoint.ipynb	IPYNB	2.26 KB

Stemming_final.ipynb

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14.12 KB

03_05

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Lemmatization_final-checkpoint.ipynb

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7.88 KB

Lemmatization_final.ipynb

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18.6 KB

Chapitre_04

04_02

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93.76 KB

CountVectorizer_final.ipynb

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93.76 KB

04_03

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NGrams_final-checkpoint.ipynb

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488.67 KB

NGrams_final.ipynb

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488.67 KB

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04_07

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FeatureEngineering_final-checkpoint.ipynb

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FeatureEngineering_final.ipynb

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11.17 KB

04_08

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2.93 KB

Analyse_des_Features_final.ipynb

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Chapitre_06

06_03

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14.45 KB

SVM_CountVectorizer_final.ipynb

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14.45 KB

06_04

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Tester_un_SVM_final.ipynb

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06_05

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06_06

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06_07

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16.27 KB

Chapitre_07

07_02

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RandomForest_final.ipynb

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07_04

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RandomForest_avec_KFold_final.ipynb

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Chapitre_08

08_01

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Hyperparam閣re_SVM_final.ipynb

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Chapitre_09

09_01

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Homog‚n‚iser_les_Donn‚es_final-checkpoint.ipynb

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Homog‚n‚iser_les_Donn‚es_final.ipynb

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R-Forest_Donn‚es_HomogŠnes_final-checkpoint.ipynb

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R-Forest_Donn‚es_HomogŠnes_final.ipynb

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09_04

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S‚lectionner_un_ModŠle_final-checkpoint.ipynb

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4.59 KB

S‚lectionner_un_ModŠle_final.ipynb

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