Formation Data Science : Natural Language Processing (NLP) et Speech Recognition
Public admis
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Financements
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Data Science NLP & Speech Recognition, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Savoir structurer les données texte et voix
- Savoir analyser un volume conséquent de données texte et/ou voix et appliquer des modèles de machine learning
- Savoir traiter de la voix et/ou du texte en temps réel
- Savoir mettre en place une recherche intelligente dans des documents et/ou enregistrements audio
- Savoir créer des modèles de détection d'intention, d'entités
| Tarif |
A partir de 2 500,00 € |
| Durée | 3 jours (21h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 500,00 € |
| Durée | 3 jours (21h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Les données non structurées issues du langage sont omniprésentes en entreprise (mails, appels téléphoniques, visio, réunions, avis, commentaires, etc.) mais ne sont que rarement utilisées. Les progrès en Deep Learning ont toutefois permis de rendre plus accessible l'exploitation des données voix et texte.
Cette formation Data Science NLP & Speech Recognition prépare les data scientists à maîtriser les données texte et voix au sein d'un contexte technologique innovant et en particulier au cours d'un projet d'Intelligence Artificielle.
À travers des exercices, vous apprendrez à structurer et créer des modèles de machine learning sur ces données du langage. À la fin de la session, vous disposerez d'une compréhension solide du potentiel et de l'état de l'art en Natural Language Processing (NLP) et en Speech Processing. Les mises en pratique vous permettront d'être indépendant pour déployer et créer de la valeur sur ces données, et devenir un expert du traitement automatique du langage écrit et parlé.
Programme
Jour 1
Introduction au domaine de l'analyse du texte et de la voix
NLP, NLU, Speech processing et understanding
Natural Language Processing (NLP)
Les bases du NLP : encoding, regex, tokenisation(n-grams) bag of words
NLP : la réduction de dimensions
Nettoyer le texte : stemming, lemmatisation
Topic modeling : SVD, NMF, LDA
Word embedding : Word2vec, FastText, etc.
Information Retrieval (IR) : créer un moteur de recherche
Indexation de contenu, moteur recherche simple
Réaliser un moteur de recherche intelligent
Jour 2
Natural Language Understanding (NLU)
Les cas d’usages au travers de mises en pratique :
- Créer un modèle simple d’analyse de sentiments
- Créer un modèle simple de détection d’intention
- Créer un modèle simple de détection d'entités NER
Méthodologie avancée :
- Mettre en place un modèle de machine learning sur du texte (analyse de sentiment, etc.)
- Modélisation deep learning : Sequence, Bert, HuggingFace
Consommer une API de NLP :
- Utiliser une API externe
Jour 3
Speech Processing
Introduction à la donnée audio : signal numérique, encodage
Speech recognition :
- Entraîner un modèle de speech to text (trigger word detection)
- Utiliser un modèle de speech to text complet (API Cloud, modèle pré-entraîné)
Speech Understanding
Les cas d’usages :
- Détection intention
- Analyse de sentiments
Speech analysis :
- Représentation : transformée de Fourier, spectrogramme mel MFCC, (librosa, pyaudio)
- Les particularité du langage parlé : syntaxe, gestion du débit de parole, erreur de transcription
- Speaker Embedding : caractériser le timbre, l’intonation de la voix
Prérequis
Il est par ailleurs indispensable d'avoir suivi une formation d'introduction à la Data Science telle que la formation Data Scientist : Les fondamentaux de la Data Science (OFDS).
Public
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- Appréhender les éléments de sécurité, d'éthique et les enjeux juridiques
- Connaître les architectures distribuées dominantes du marché
- Se repérer dans les technologies Big Data pour concevoir une architecture performante en fonction des projets
- Mettre en œuvre un cluster Hadoop et l’exploiter
- Déployer une application Hadoop/Spark sur une architecture Big Data
| Tarif |
A partir de 1 995,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Contacter l'organisme |
| Durée |
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| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
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| Tarif |
A partir de 2 100,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3 jours (21 heures) |
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| Tarif |
A partir de 790,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
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Objectifs de la formation
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Contacter l'organisme |
| Durée |
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Microsoft Azure – Concevoir et mettre en oeuvre une solution de Data Science
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| Durée |
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- Use the native tools available in NSX-T Data Center to identify and troubleshoot the problems related to NSX-T Data Center environment
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- Identify, analyze, and troubleshoot the following problems related to the NSX-T Data Center
- Management, control, data planes, installation, and upgrade
- Logical switching and logical routing
- Identify, analyze, and troubleshoot network security problems related to the NSX-T Data Center distributed
- firewall, Gateway firewall, service insertion, and endpoint protection
- Identify, analyze, and troubleshoot problems related to VPN and load balancer services
- Identify the components and packet flows involved in the NSX-T Data Center datapath and troubleshoot various problems that could occur in the datapath
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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