Traitement des données textuelles avec l’apprentissage automatique

S’adresse aux professionnels de l’industrie œuvrant dans des postes liés à la programmation ou à l’exploitation de données, principalement des développeurs amenés à développer des outils de traitement automatique du langage.

Vous ne savez pas par quelle autoformation commencer? Consultez le cheminement proposé afin de maximiser le développement de vos connaissances.

Cette formation vise à permettre au professionnel de l’industrie d’être en mesure utiliser des techniques statistiques du traitement automatique de la langue naturelle (TALN). Elle se veut axée sur la pratique, afin d’outiller le professionnel et le rendre opérationnel rapidement.

Le traitement automatique de la langue naturelle (TALN), un sous-domaine de l'intelligence artificielle, est de plus en plus utilisé dans l’industrie, pour analyser des documents, extraire de l’information dans des textes ou créer des assistants virtuels (chatbots) par exemple.

Pour modéliser adéquatement un problème d’affaire pouvant être réglé à partir du TALN, après avoir préparé ses données, il faut en assurer la classification avant de pouvoir résoudre un problème d’affaire.

• Départager des problèmes de classification de texte des problèmes de classification de séquence et de modélisation de langue
• Utiliser différents algorithmes de représentation de textes pour faire de la classification de textes
• Expliquer un problème un problème de classification de séquence à l’aide de l’algorithme HMM
• Utiliser une librairie utilisant l’apprentissage profond pour résoudre un problème de classification de séquence
• Appliquer une technique statistique pour entraîner un modèle de langue

Partie 0 : Introduction au traitement des données textuelles avec l'apprentissage automatique

Partie 1 : Classification de texte avec encodage simple

• Module 1.1 : Classification avec modèle naïf bayesien
• Module 1.2 : Classification par régression logistique
• Module 1.3 : Sélection d’attributs dans la représentation de textes
• Module 1.4 : TF-IDF
• Module 1.5 : Représentation par n-grammes
• Module 1.6 : Création d’attributs de représentation

Partie 2 : Modèle de langue

• Module 2.1 : Modèle de langues statistique
• Module 2.2 : Exemple - Modèles de langue et dictées trouées avec mots précédents comme contexte
• Module 2.3 : Exemple - Modèles de langue et dictées trouées avec mots précédents et suivants comme contexte

Partie 3 : Classification de séquences

• Module 3.1 : Classification de séquences statistique
• Module 3.2 : Exemple - Entraînement de reconnaisseur d'entités nommées
• Module 3.3 : Exemple - Classification de textes filtrés par classe grammaticale

Précisions sur la formation 

Cette formation est une autoformation. Vous pouvez débuter votre apprentissage au moment où vous le souhaitez. La plateforme de la formation vous sera accessible pour une durée de 365 jours suivant votre première connexion à PAX.

PAX Expérience

PAX est une plateforme unique d’apprentissage novatrice, dite intelligente, qui regroupe des outils d’apprentissage adaptatifs et interactifs. Elle agit véritablement comme un tuteur intelligent permettant à l’apprenant d’apprendre par déduction en connaissant la nature et la source de ses erreurs.

Avantages distinctifs de PAX :

• La théorie est exposée sous forme de modules multimédias interactifs
• Des exercices interactifs permettent l'approfondissement des notions théoriques enseignées. Ceux-ci sont analysé par PAX, qui offre une rétroaction immédiate et individuelle afin d'aider le participant à corriger ses erreurs par déduction
• Des quiz chronométrés permettent au participant de tester ses acquis autant de fois qu’il le désire
• Un forum contextuel où les fils de discussions sont liés aux contenus (modules-exercices et quiz)
• Un forum animé par des experts en Python

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