Dans ce module, nous irons sous le capot d'une approche de modélisation thématique et nous comprendrons quelles sont les hypothèses qui déterminent l'ajustement du modèle thématique. Nous découvrirons également le fonctionnement des approches de modélisation thématique par sac de mots et le traitement du langage naturel nécessaire pour produire des caractéristiques de modélisation thématique significatives.

Dans ce module, nous allons couvrir comment analyser les données de type JSON et les segmenter pour créer un corpus prêt pour le processus de modélisation des données. Nous couvrirons la façon dont les données de votre projet sont structurées et sa taxonomie.

Dans ce module, nous allons prendre les données d'évaluation d'Amazon et les charger dans un corpus pour les prétraiter. Nous allons couvrir comment construire des modèles de sujets à partir des données et aussi sauvegarder ces modèles de sujets.

Dans ce module, nous apprendrons à évaluer l'ajustement des modèles de sujet et à utiliser le meilleur modèle de sujet pour classer les documents. Nous verrons également comment construire des modèles de sujet avec des réseaux neurones pré-entraînés.