Ce cours intègre désormais Coursera Coach ! Une façon plus intelligente d'apprendre avec des conversations interactives en temps réel qui vous aident à tester vos connaissances, à remettre en question vos hypothèses et à approfondir votre compréhension au fur et à mesure que vous progressez dans le cours. Plongez dans le traitement du langage naturel (NLP) à l'aide de modèles de probabilité en Python ! Ce cours couvre des sujets essentiels tels que les modèles de Markov, la classification de texte, l'essorage d'articles et le décryptage de code. Vous développerez des compétences pratiques en appliquant des connaissances théoriques à travers des exercices de codage, ce qui vous permettra d'aborder les problèmes de NLP du monde réel avec des modèles de probabilité. Commencez par comprendre les fondements des modèles de Markov, y compris la propriété de Markov et les techniques de lissage des probabilités. Vous apprendrez à construire et à coder des classificateurs de texte et des modèles de langage, en explorant l'application de ces modèles dans la prédiction de texte. Grâce à des exercices de codage pratiques, vous maîtriserez la mise en œuvre de ces modèles en Python. Ensuite, vous vous plongerez dans la filature d'articles à l'aide de n-grammes, améliorant ainsi votre capacité à générer un contenu diversifié et significatif. Enfin, vous explorerez les complexités du décryptage de chiffrement, en appliquant des modèles de probabilité et des algorithmes génétiques pour craquer des messages cryptés. Tout au long du cours, vous solidifierez votre compréhension en codant et en testant divers modèles. Ce cours est parfait pour les apprenants intéressés par le NLP, l'apprentissage automatique et la programmation Python. Aucune expérience préalable en modélisation a priori n'est requise, bien qu'une familiarité avec les bases de Python soit bénéfique. Idéal pour les apprenants qui cherchent à renforcer leurs compétences en NLP et en science des données.