Formation NLP (Natural Language Processing)
3 jours de formation pour apprendre les techniques de NLP !
Vue d'ensemble
Connaissance préalable de la programmation Python, des bases en machine learning et en statistiques générales.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction à la formation Natural Language Processing et aux techniques de prétraitement
– Aperçu des principes fondamentaux du NLP
– Encodage des données textuelles
– Expressions régulières
– Techniques de nettoyage de texte :
– Suppression des mots vides
– Troncature
– Lemmatisation
– Suppression de la ponctuation
– Outils : spaCy, NLTK
– Nettoyage de texte sur un échantillon de données à l’aide de NLTK et spaCy
– Comparaison des résultats du stemming et de la lemmatisation
Représentation du texte et ingénierie des caractéristiques
– Sac de mots
– TF-IDF
– N-grammes
– Enchâssement de mots (Word2Vec, GloVe, FastText)
– Créer des représentations vectorielles
– Évaluer les performances du modèle
– Appliquer des techniques de vectorisation sur un corpus de textes
– Comparer les résultats de différentes méthodes de vectorisation
– Implémenter des modèles de classification de texte de base
– Évaluer les performances du modèle avec différentes représentations
Applications de l'apprentissage automatique dans le domaine du NLP
– Construction de modèles prédictifs
– Techniques classiques d’apprentissage automatique
– Méthodes de classification
– Méthodes de clustering
– Analyse du sentiment
– Modélisation des sujets
– Outils : scikit-learn
– Analyse de sentiments sur des données de médias sociaux
– Modélisation thématique d’articles de presse à partir de données textuelles vectorisées
Réseaux neuronaux et apprentissage profond pour le NLP
– Aperçu des réseaux neuronaux
– Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
– Mécanisme d’attention
– Transformateurs
– Grands modèles de langage (LLM) : GPT, BERT
– Applications :
– Analyse de sentiments
– Résumés de textes
– Génération de contenu
– Outils : TensorFlow, PyTorch
– Entraînement d’un RNN pour le résumé de texte
– Entraînement d’un modèle basé sur un transformateur pour l’analyse des sentiments en utilisant des ensembles de données ouvertes.
Évaluation et déploiement de modèles
– Mesures d’évaluation : précision, rappel, score F1
– Matrices de confusion
– Stratégies de validation
– Méthodes de validation croisée
– Techniques de déploiement de modèles
– Applications réelles des modèles NLP
– Évaluer un modèle NLP à l’aide de mesures spécifiques
– Effectuer une validation croisée
– Déployer le modèle via l’API
– Créer une application légère pour le déploiement
Considérations éthiques et pratiques dans le domaine du NLP
– Questions éthiques dans le NLP
– Biais dans les ensembles de données
– Transparence dans les grands modèles de langage (LLM)
– Implications du contenu généré
– Considérations sur l’équité
– Préoccupations relatives à la confidentialité des données
– Analyse d’une étude de cas sur les défis éthiques dans le domaine de la PNL
– Réfléchir à des solutions pour réduire les risques de modèles biaisés ou non transparents.
Prochaines sessions
Avis des participants
Formation claire, structurée et directement applicable. Le formateur a pris le temps de répondre à toutes nos questions avec des exemples concrets.
Très bon équilibre entre théorie et pratique. Les exercices permettent de comprendre rapidement les concepts et de les mettre en œuvre.
Un formateur expérimenté, pédagogue et disponible. Je repars avec des méthodes et des outils que je peux utiliser immédiatement dans mon travail.
Le contenu était dense, mais très bien expliqué. Le rythme a été adapté au niveau du groupe et chacun a pu progresser.
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Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
formateurs experts partenaires
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sujets IT délivrés chaque jour partout en France
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