Deep Learning
Avancé
Mise en place d’un modèle NLP avec embeddings pré-entraînés

Type d'évaluation

Mise en situation réelle

Analyse

Intelligence Artificielle

Compétences ciblées

nlp
embeddings
lstm
text-classification
training

Scénario Technique

Contexte : Une entreprise souhaite analyser automatiquement les tickets de support client. Le Problème : Les embeddings aléatoires donnent des performances limitées. Contraintes : Utiliser embeddings pré-entraînés (par exemple Word2Vec ou GloVe). Intégrer dans un réseau LSTM ou dense. Comparer avec embeddings aléatoires. Livrable attendu : Développer un modèle NLP intégrant embeddings pré-entraînés et analyser l’impact sur la performance.

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