Difference between revisions of "Workshop:Algolit"

Revision as of 09:31, 30 October 2018

Machine Learning en temps réel par principe de contamination, utilisation du principe de la chaîne de Markov.

Première étape:

Créer un fichier data.txt qui va contenir tout le texte générer par les intervenants.

[SCREEN A VENIR]

"Celui qui avale une noix de coco fait confiance en son anus"

Les textes de loi de prostitution

Travail en deux temps :

Création d'une édition à partir du script (basé sur Markov Chain), enregistré en page html. --> Les phrases dans lesquelles reviennent le plus souvent le champ lexical de l'homme s'affichent en vert, celles dans lesquelles on retrouve le plus le champ lexical de la femme s'affichent en rouge. (ou autres couleurs, pas figé).

Le texte est lu, par une voix d'homme ou par une voix de femme, selon le champ lexical de la phrase.

Youpiiiiie

Machine Learning & datasets

10:00-10:20: Introduction algolit http://www.algolit.net
- References: https://pad.constantvzw.org/p/algolit-workshop-mons
10:20-10:30: Introduction Etherbox https://networksofonesown.constantvzw.org
10:30-11:00 Introduction AI / Machine learning
11:00-11:15 Break
11:15-11:45 Rulebased model: Markov Chain
11:45-12:15 Supervised machine learning & labeled datasets: Naive Bayes & sentiment analysis
12:15-13:00 Unsupervised machine learning & common crawl: word2vec
13-14u: Lunch
14-15u Guided tour Mundaneum in relation to dataset selection
15-17u
- For non-coders: Oulipo exercise on datasets
- For coders: Run the scripts per group, depending of level of programming
- Get the code running, play / variate on input and output (visualisations)
- Mundaneum dataset: what to do with it?
- Labeled - nltk corpora
- Unlabeled using ge

With a proper python install a single line might / should work:

$ pip3 install nltk gensim scikit-learn matplotlib tensorflow pattern3 setuptools

in case pip3 does not work:

$ sudo apt-get install python3-pip

Requirements

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 === Florian ===
+Machine Learning en temps réel par principe de contamination, utilisation du principe de la chaîne de Markov.
+Première étape:
+*Créer un fichier data.txt qui va contenir tout le texte générer par les intervenants.
+[SCREEN A VENIR]
+*
 === Brandon ===