L'ouvrage se termine par un glossaire des mots les plus importants (une chose que l'on aimerait voir bien plus souvent) et une bibliographie académique. Il n'empêche que l'approche mathématique est importante pour bien saisir le détail des algorithmes (ce qui nécessite un certain bagage en algèbre linéaire ou probabilités, notamment). Les explications font souvent appel à l'intuition pour éviter un formalisme excessif ou pour transmettre une expérience (pourquoi certaines approches fonctionnent dans certains cas et pas dans d'autres, quelles informations une technique particulière pourra récupérer d'un texte, etc.). Chaque chapitre comporte une section d'exercices en Python, certains guidés, d'autres non, exploitant les données à disposition sur le site du livre. Le lecteur devra s'armer d'une certaine connaissance d'un langage de programmation comme Python, car la pratique est un élément très important de ce livre. Toutefois, l'ouvrage couvre une grande variété de sujets, même si, au regard de l'actualité, on aurait aimé voir l'aspect génératif mis en avant. L'objectif de l'auteur est de se focaliser sur une compréhension en profondeur des concepts avec une certaine simplicité d'énonciation, sans verser dans la surenchère d'algorithmes. Cet ouvrage se focalise sur les approches plus classiques, sans forcément utiliser de réseau neuronal à chaque étape (les LLM sont cités, mais pas expliqués). La pratique moderne de l'analyse de texte exploite presque exclusivement les réseaux neuronaux, au point que certains en négligent les bases lors de leur apprentissage. Includes theory and practice for every chapter, summaries, practical coding exercises for target problems, QA, and sample code and data available for download at Practical programming exercises in Python for each chapter Features: Easy-to-follow step-by-step concepts and methodsĮvery chapter is introduced in a very gentle and intuitive way so students can understand the WHYs, WHAT-IFs, WHAT-IS-THIS-FORs, HOWs, etc. The book introduces the main concepts, models, and computational techniques that enable the reader to solve real decision-making problems arising from textual and/or documentary sources. Text Analytics: An Introduction to the Science and Applications of Unstructured Information Analysis is a concise and accessible introduction to the science and applications of text analytics (or text mining), which enables automatic knowledge discovery from unstructured information sources, for both industrial and academic purposes. Machine Learning for Data Streams - With Practical Examples in MOA Hands-On Unsupervised Learning Using Python - How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data Practical Time Series Analysis - Prediction With Statistics and Machine Learning Generative Deep Learning - Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play Practical Tableau - 100 Tips, Tutorials, and Strategies from a Tableau Zen Masterĭata Science from Scratch - First Principles with Python Handbook of Machine Learning - Volume 1: Foundation of Artificial Intelligenceįundamentals of Data Visualization - A Primer on Making Informative and Compelling Figures Handbook of Machine Learning - Volume 2: Optimization and Decision Making Machine Learning Under a Modern Optimization LensĮnsemble Learning - Pattern Classification Using Ensemble Methods The Art of Feature Engineering - Essentials for Machine Learning Reinforcement Learning - Industrial Applications of Intelligent Agents Graph Machine Learning - Take graph data to the next level by applying machine learning techniques and algorithms Interpretable Machine Learning with Python - Learn to build interpretable high-performance models with hands-on real-world examples Reinforcement Learning and Stochastic Optimization - A Unified Framework for Sequential Decisions Scientific Writing 3.0 - A Reader and Writer's Guide Natural Language Processing with Transformers - Building Language Applications with Hugging Face Practical Simulations for Machine Learning - Using Synthetic Data for AI Text Analytics - An Introduction to the Science and Applications of Unstructured Information Analysis 23 livres et 24 critiques, dernière mise à jour le 19 juillet 2023, note moyenne : 4.4
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