Text Analytics avec MATLAB

Présentation

Analyse de sentiment, maintenance prédictive ou encore reconnaissance vocale : à l’instar des données numériques, les données textuelles contiennent des informations précieuses dont on peut extraire beaucoup de valeur avec des approches de machine learning. MATLAB^® automatise efficacement les processus, vous permettant d'interagir et de visualiser des données texte pour identifier des modèles, des tendances et des relations complexes.

Points forts

Dans ce webinar, vous apprendrez à effectuer des analyses de texte dans MATLAB à l'aide de la Text Analytics Toolbox. Nous les appliquerons à deux exemples concrets et d’actualité :

• Topic Modeling, ou « modèle thématique », avec des fichiers texte logs pour des applications de maintenance prédictive
• Analyse de sentiment avec des données Twitter pour des applications en Finance

Les démonstrations vous apprendront les bases du workflow de l’analyse de texte : importation de données, prétraitement, conversion de texte en format numérique, et construction de modèles de machine learning et de deep learning.

Vous apprendrez également à utiliser MATLAB Live Editor, l’outil phare pour prototyper et partager facilement vos travaux, combinant code, output et texte dans un bloc-notes exécutable.

À propos du/des présentateur(s)

Pierre Harouimi est un ingénieur d’applications chez MathWorks, spécialisé notamment en intelligence artificielle et en Finance