5- Message Classification utilisant Deep Learning
Please watch: "3- Step-by-Step Guide to the Machine Learning Process with Cookie Shop Recommendation System Example "
• 3- Step-by-Step Guide to the Machine Learn... -~-
Cette vidéo présente l'utilisation du deep learning pour la classification des messages en SPAM ou Ham.
La vidéo est un exemple simple mais enblobe toutes les étapes nécessaires pour prédire des classes à partir des données textuelles non structurées.
Nous commençons par l'explication du problèmes et la descriptiob du SMS dataset que nous utilisons. Nous commençons par installer les dépendances nécéssaires, ensuite nous traitons les données ou les SMS avant de les utiliser dans l'apprentissage en profondeur. Nous créons et construisons et evaluons le modèle et nous effectuons des prédiction pour prédire la classe pour les nouvelles messages.
Code
Github: shorturl.at/lvyO4
Google Collab: shorturl.at/fsGMV
L'ensemeble de données
Github: shorturl.at/bjnxK
Medium article: shorturl.at/fqvU0
Sommaire
00:00 Intro
00:10 Introduction
01:08 Problème de classification SMS
03:07 Preprocessing
05:07 Construction et évaluation du modèle
06:33 Prédiction
07:56 Conclusion
08:27 Outro Sommaire
L'apprentissage en profondeur en tant que technologie a connu une croissance fulgurante au cours des dernières années. De plus en plus de solutions d'IA utilisent l'apprentissage en profondeur comme technologie fondamentale. L'étude de cette technologie présente cependant plusieurs défis. La plupart des ressources d'apprentissage sont lourdes en mathématiques et sont difficiles à parcourir sans de bonnes compétences en mathématiques. Les professionnels de l'informatique ont besoin d'une ressource simplifiée pour apprendre les concepts et créer rapidement des modèles. Ce cours vise à fournir un chemin simplifié pour étudier les bases de l'apprentissage en profondeur et devenir productif rapidement. Je commence par une introduction à l'apprentissage en profondeur, y compris les réseaux de neurones artificiels et les architectures. Ensuite, je navigue à travers différents éléments constitutifs des réseaux de neurones avec des explications simples et faciles à comprendre. Je construis également du code dans Keras pour implémenter ces blocs de construction. Je rassemble ensuite le tout avec un exercice de bout en bout. Enfin, testez ce que vous avez appris avec un problème d'apprentissage en profondeur et comparez votre solution avec la mienne.
Plan du cours:
1. Introduction au Deep learning: • 1- Introduction au deep learning
2. Architecture d'un réseau de neurones: • 2- Architecture d'un réseau de neurones
3. Apprentissage réseau de neurones deep learning: • 3- Apprentissage réseau de neurones deep l...
4. Premier example deep learning (IRIS Dataset): • 4- Premier exemple deep learning (IRIS Dat...
5. Deuxième exemple deep learning (SMS Classification: • 5- Message Classification utilisant Deep L...
6. Analyse de causes racines (exercices corrigés): • 6- Analyse de causes racines en utilisant ...