Utiliser l'IA générative et les grands modèles linguistiques comme classificateurs vérifiables pour les textes marketing. Les apprenants établissent un lien entre l'entraînement des modèles linguistiques et les représentations contextuelles d'une part, et la classification d'autre part ; ils conçoivent des invites rigoureuses et des contrats de labellisation lisibles par machine ; ils valident les résultats avant l'inférence par lots ; ils comparent l'utilisation d'invites au réglage fin ; et ils évaluent les résultats par rapport à des étiquettes de référence auditées à l'aide de la précision, du macro-F1 et des erreurs au niveau des classes.
Analyse de réseaux pour l'analyse marketing
Analyse de réseaux pour l'analyse marketing
Ce cours fait partie de Spécialisation "Analyse du marketing textuel"
Instructeurs : Chris J. Vargo
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niveau Intermédiaire
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Ce que vous apprendrez
Expliquez en quoi la prédiction du token suivant, la modélisation linguistique masquée et les représentations contextuelles contribuent à la classification des grands modèles de langage (LLM).
Traduire une question d'étude marketing en un ensemble d'étiquettes fermé, assorti de définitions et de règles relatives aux cas limites, puis concevoir des invites qui renvoient exactement une étiquette de classification valide et lisible par machine.
Valider un échantillon, effectuer une inférence par lots efficace via une API ou un workflow vLLM, et choisir un workflow de réglage fin adapté lorsque la classification basée sur des invites s'avère insuffisante.
Évaluer la génération de prompts et le réglage fin à l'aide de la précision, de la macro F1, des erreurs au niveau des classes et des audits des étiquettes « gold » contestées.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Analyse du réseau
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Visualisation scientifique
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Structures de données
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Analyse des réseaux sociaux
- Catégorie : Analyse marketing
- Catégorie : Analyse des médias sociaux
- Catégorie : Traitement des données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : JSON
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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