Créer un classificateur du langage naturel pour détecter des spams
Bonjour,
Je vous présente un tutoriel qui montre comment utiliser le classificateur du langage naturel de Watson pour créer un détecteur de spams.
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Envoyé par Introduction
Avec l'avènement de l'informatique cognitive et des machines intelligentes, l'apprentissage automatique de ses algorithmes et des techniques connexes est très important. Nous pouvons utiliser l'apprentissage automatique pour nous aider à comprendre et extraire des informations utiles dans une abondance de données en constante évolution. L'apprentissage automatique peut être utilisé pour reconnaître et identifier des modèles complexes, pour générer des prédictions, pour apprendre au fil du temps, et finalement nous aider à mieux faire en prenant de meilleures décisions.
IBM fournit maintenant un certain nombre de services cognitifs sur Bluemix. Dans cet article, je présente le service Natural Language Classifier de Watson (classificateur du langage naturel). Il s'agit d'un classificateur d'apprentissage automatique qui combine les réseaux neuronaux complexes en convolution avec un modèle de langage sophistiqué pour apprendre et comprendre le langage. Malgré sa complexité interne, ce classificateur est très facile à utiliser.
Dans cet article, nous allons créer une application de classification de spams en créant une nouvelle instance du classificateur de Watson, ensuite l'entrainer à la distinction entre le spam et non-spam puis nous allons tester son exactitude.
