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Plan du cours

Introduction à l'analyse des sentiments

  • Fondements de l'analyse des sentiments.
  • Défis et opportunités dans l'analyse des sentiments.
  • Vue d'ensemble des LLM et de leurs capacités.

LLM et compréhension du langage naturel

  • Plongée dans l'architecture des LLM.
  • Comprendre le contexte et les sentiments grâce aux LLM.
  • Prétraitement des données pour l'analyse des sentiments.

Construction de modèles d'analyse des sentiments avec des LLM

  • Formation des LLM pour l'analyse des sentiments.
  • Affinage des modèles pour des domaines spécifiques.
  • Exercices pratiques sur la formation des modèles.

Analyse des réseaux sociaux avec des LLM

  • Collecte de données des réseaux sociaux pour analyse.
  • Suivi en temps réel des sentiments sur les plateformes sociales.
  • Études de cas d'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux.

Analyse des sentiments dans les commentaires des clients

  • Extraction d'informations à partir des avis et enquêtes clients.
  • Amélioration du service client grâce à l'analyse des sentiments.
  • Atelier d'analyse des commentaires.

Sujets avancés en analyse des sentiments

  • Aborder le sarcasme, l'ironie et les émotions complexes.
  • Analyse des sentiments interlangues.
  • Tendances futures de l'analyse des sentiments avec les LLM.

Considérations éthiques et atténuation des biais

  • Implications éthiques de l'analyse des sentiments.
  • Identification et atténuation des biais dans les modèles.
  • Utilisation responsable de l'analyse des sentiments.

Projet et évaluation

  • Analyse des sentiments à partir d'un ensemble de données choisi.
  • Évaluations par les pairs et discussions de groupe.
  • Évaluation finale et retour d'information.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base du machine learning.
  • De l'expérience dans le prétraitement et l'analyse des données textuelles.
  • Une familiarité avec la programmation Python.

Public cible

  • Scientifique des données et analystes.
  • Professionnels du marketing.
  • Chefs de produit.
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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