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Moteur de classification automatique des biens de consommation
Project type
Classification
Tools
Python, OpenCV, TensorFlow/Keras, Scikit-learn, NLTK/Spacy, Matplotlib, Seaborn, Pandas, NumPy, SIFT, ORB, SURF, Pre-trained CNN Models (e.g., VGG16, ResNet), Bag-of-Words, Tf-idf, Word2Vec, GloVe, FastText, BERT, Universal Sentence Encoder (USE)
Skills
Data preprocessing, Feature extraction, Dimensionality reduction, Machine learning, Model evaluation, Data visualization, Communication skills, Cloud services knowledge, Version control systems knowledge
Réalisation d'une étude de faisabilité pour le développement d'un moteur de classification automatique permettant de catégoriser des biens de consommation en utilisant à la fois des descriptions textuelles et des données d'images.
Prétraitement complet des données, incluant le nettoyage et la préparation des descriptions textuelles, ainsi que le traitement des images pour l'extraction de caractéristiques. Extraction de caractéristiques significatives en utilisant diverses méthodes : mise en œuvre du transfert d'apprentissage via des CNN pour les caractéristiques d'images et utilisation de plusieurs techniques de traitement du texte, telles que le Bag-of-Words, les embeddings de mots et de phrases (Word2Vec, BERT, et Universal Sentence Encoder).
Application de la réduction de dimensionnalité pour projeter ces caractéristiques dans un espace 2D afin de permettre la visualisation et l'analyse, en évaluant si les données visuelles et textuelles pouvaient effectivement distinguer les catégories de produits. Validation des résultats de clustering en les comparant avec les catégories réelles afin de vérifier la faisabilité du projet.
