What you'll learn
- Automate tasks on their computer by writing simple Python programs.
- Programmatically generate and update Excel spreadsheets.
- Crawl web sites and pull information from online sources.
- Use Python's debugging tools to quickly figure out bugs in your code.
- Write programs that can do text pattern recognition with "regular expressions"
- Parse PDFs and Word documents.
- Write programs that send out email notifications.
- Programmatically control the mouse and keyboard to click and type for you.
A series of Videos from ThimPress, give you a detailed tutorial to create an LMS Website with LearnPress – LMS & Education WordPress Plugin.
This course is a detailed and easy tutorial to get you all setup and going with the use of LearnPress LMS Plugin. It is a free and simple plugin to help you create an Online Courses Website step by step. The tutorial guides you through the configuration of the plugin, creation of Courses, Lessons, Quizzes, and finally guides you on how to boost up your Website with Premium LearnPress Add-ons brought to you by ThimPress (creator of LearnPress). It also shows how you could configure additional items like the course layouts and featured images …
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Détails
- 11 Sections
- 57 Lessons
- 4 Hours
- Introduction au Machine learning Traitement du langage naturel avec Python7
- 1.101 – Bienvenue dans « Machine learning Traitement du langage naturel avec Python »
- 1.202 – Connaître les prérequis théoriques et techniques
- 1.303 – Utiliser les fichiers d’exercice
- 1.405 – Pratiquer la lemmatization avec NLTK
- 1.4Quizz sur le Chapitre 2_04: Utiliser les expressions régulières avec le module Re de Python
- 1.5Quizz sur le Chapitre 2_04: Utiliser les expressions régulières avec le module Re de Python10 Minutes0 Questions
- 1.606 – Comparer le stemming et la lemmatization
- 02 - Appréhender le NLP10
- 2.001 – Comprendre le NLP
- 2.102 – Découvrir les domaines et les exemples d’application du NLP
- 2.203 – Installer Anaconda
- 2.304 – Aborder l’environnement Jupyter
- 2.405 – Comprendre le pipeline de modélisation NLP
- 2.10Quizz sur le Chapitre 2_01: Comprendre le NLP10 Minutes0 Questions
- 2.11Quizz sur le Chapitre 2_02: Découvrir les domaines et les exemples d’application du NLP10 Minutes0 Questions
- 2.12Quizz sur le Chapitre 2_03: Installer Anaconda10 Minutes0 Questions
- 2.13Quizz sur le Chapitre 2_04: Aborder l’environnement Jupyter10 Minutes0 Questions
- 2.14Quizz sur le Chapitre 2_05: Comprendre le pipeline de modélisation NLP10 Minutes0 Questions
- 03 - Traiter un texte avec Python10
- 3.001 – Stocker un texte brut dans une structure de données Python
- 3.102 – Utiliser Pandas pour lire les données
- 3.203 – Comprendre les expressions régulières
- 3.304 – Utiliser les expressions régulières avec le module Re de Python
- 3.405 – Étudier les fonctions les plus populaires du module Re
- 3.5Quizz sur le Chapitre 3_04: Utiliser les expressions régulières avec le module Re de Python
- 3.6Quizz sur le Chapitre 3_02: Utiliser Pandas pour lire les données10 Minutes0 Questions
- 3.7Quizz sur le Chapitre 3_03: Comprendre les expressions régulières10 Minutes0 Questions
- 3.8Quizz sur le Chapitre 3_04: Utiliser les expressions régulières avec le module Re de Python10 Minutes0 Questions
- 3.9Quizz sur le Chapitre 3_05: Étudier les fonctions les plus populaires du module Re10 Minutes0 Questions
- 04 - Préparer les données11
- 4.001 – Aborder les étapes de préparation des données
- 4.102 – Réaliser un exemple de nettoyage de données
- 4.203 – Supprimer les stopwords
- 4.304 – Réaliser le stemming avec NLTK
- 4.405 – Pratiquer la lemmatization avec NLTK
- 4.506 – Comparer le stemming et la lemmatization
- 4.6Quizz sur le Chapitre 4_02: Réaliser un exemple de nettoyage de données10 Minutes0 Questions
- 4.7Quizz sur le Chapitre 4_03: Supprimer les stopwords10 Minutes0 Questions
- 4.8Quizz sur le Chapitre 4_04: Réaliser le stemming avec NLTK10 Minutes0 Questions
- 4.8Quizz sur le Chapitre 4_05: Pratiquer la lemmatization avec NLTK10 Minutes0 Questions
- 4.9Quizz sur le Chapitre 4_06: Comparer le stemming et la lemmatization10 Minutes0 Questions
- 05 - Transformer un texte en chiffres8
- 5.001 – Comprendre la vectorisation avec CountVectorizer
- 5.102 – Utiliser CountVectorizer
- 5.203 – Effectuer une vectorisation contextuelle avec N-Grams
- 5.304 – Étudier TF-IDF
- 5.405 – Utiliser TF-IDF
- 5.506 – Appréhender le feature engineering
- 5.507 – Ajouter des features aux données
- 5.608 – Analyser les features
- 06 - Comprendre l\'expérience machine learning - NLP4
- 07 - Réaliser un modèle de classification avec SVM8
- 7.001 – Modéliser en machine learning
- 7.101 – Modéliser en machine learning
- 7.202 – Aborder l’algorithme Support Vector Machine
- 7.303 – Utiliser le SVM avec scikit-learn et CountVectorizer
- 7.404 – Tester le modèle de classification SVM
- 7.505 – Mesurer les performances du modèle de classification SVM
- 7.606 – Utiliser le SVM avec la cross-validation
- 7.707 – Utiliser le SVM avec TF-IDF
- 08 - Réaliser un modèle de classification avec le Random forest4
- 09 - Perfectionner un modèle avec l\'hyperparamètre5
- 10 - Aller plus loin4
- 11 - Conclusion1
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