Visualisation des descriptions intégrées

Maintenant que vous avez créé des embeddings à partir des descriptions de produits, il est temps de les explorer ! Vous utiliserez t-SNE pour réduire le nombre de dimensions dans les données d'intégration de 1 536 à deux, ce qui rendra les données beaucoup plus faciles à visualiser.

Vous commencerez par la liste products des dictionnaires avec lesquels vous avez travaillé dans le dernier exercice, qui contient des informations sur les produits et les embeddings que vous avez créés à partir de 'short_description'. Pour rappel, voici un aperçu de products:

products = [

    {

        "title": "Smartphone X1",

        "short_description": "The latest flagship smartphone with AI-powered features and 5G connectivity.",

        "price": 799.99,

        "category": "Electronics",

        "features": [

            "6.5-inch AMOLED display",

            "Quad-camera system with 48MP main sensor",

            "Face recognition and fingerprint sensor",

            "Fast wireless charging"

        ],

        "embedding": [-0.014650369994342327, ..., 0.008677126839756966]

    },

    ...

]

matplotlib.pyplot et numpy ont été importés en tant que plt et np, respectivement.