Module 1: La Vectorisation de Texte

• L'extraction des Features ( caracteristiques de la la donnée)
• Frequence Negative et Frequence positive
• Vizualiser la Frequence des mots
• La method de Sparsing

Module 2: NLP appliqué à la Logistique regression

• Vue General sur la Regression Logistique
• Logistique regression : L'entrainement
• Logistique Regression le models
• Logistique Regression la fonction cout

TP: Générer un analyseur de tweet

Module 3:  NLP appliqué naives bayes

• Probabilté et loi de Bayes
• Introduction à Naive Bayes
• Lissage de Laplacian
• L'enttrainement de Naives Bayes
• Les Test du Naive Bayes
• Appliquer Naives Bayes
• L'analyse d'erreur

TP: Générer un analyseur de tweet

Module 4: NLP appliqué au Vector Space model

• Les Model de Vecteur d'Espace
• Pour par mot et mot par document
• Distance Euclidienne
• Cosine Similarity
• Manipuler les mots dans un vecteur d'espace
• Visualisation et PCA

TP: Générer un analyseur de document

Module 5: NLP appliqué à La Traduction et recherche de document

• Transformation de mot en vecteur
• L'algo K nearest neighbords
• hash tables et fonction hash
• Hachage localement sensible
• Multi plan
• Approximation du plus proche voisin
• Chercher dans un document

TP: Générer un traducteur