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Bonjour et bienvenue sur ce tutoriel, qui va vous apprendre à utiliser l’apprentissage automatique afin de construire un modèle de classification de textes. Je m’appelle Julien et je serai votre formateur pour ce projet. Si vous voulez apprendre à créer un modèle de classification sur des données textuelles tout en limitant la quantité de programmation requise, alors ce tutoriel vous est destiné! Nous utiliserons PyCaret, une librairie Python de type « open source » et « low code ». Nous verrons aussi un équivalent de type « no-code » avec l’outil KNIME. Nul besoin de travailler dans la science des données afin de suivre ce cours, mais il est recommandé d’avoir des connaissances de base en Python et en apprentissage automatique. L'objectif de ce projet pratique est de donner au principal intéressé les compétences requises afin de monter par lui-même un modèle d'analyse de sentiments. Le but est donc que l'apprenant acquière de fortes bases en classification de texte programmée, ce qui lui permettra par la suite de pouvoir appliquer ses acquis dans plusieurs autres tâches similaires. Pour se faire, nous vous montrons un exemple concret d'application dans une situation d'affaires de l'analyse de sentiments.