Modèles de Langage : Word2Vec, GloVe, FastText
Durée: 0 h 36 min
Nombre de leçons: 21
Rubrique: Ingénieur IA
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1. Introduction aux modèles de langage vectoriels
1.1. Qu'est-ce qu'un modèle de langage vectoriel ?
1.2. Importance et applications dans le NLP
2. Word2Vec
2.1. Présentation de Word2Vec
2.2. Architecture CBOW et Skip-gram
2.3. Entraînement et optimisation du modèle Word2Vec
3. GloVe (Global Vectors for Word Representation)
3.1. Présentation de GloVe
3.2. Méthodologie de GloVe et différences avec Word2Vec
3.3. Applications et cas d'usage de GloVe
4. FastText
4.1. Introduction à FastText
4.2. Avantages de FastText sur les mots hors vocabulaire
4.3. Utilisation de FastText dans les langues complexes
5. Comparaison des modèles
5.1. Comparaison des performances : Word2Vec vs GloVe vs FastText
5.2. Choix du modèle selon le contexte du projet
6. Intégration des modèles dans des projets de NLP
6.1. Exemples pratiques d'intégration
6.2. Conseils pour l'optimisation et la mise à l'échelle