Cours sur le traitement du langage naturel

104 Cours

NLP. Procesamiento del lenguaje natural con NLP y Python

NLP : Traitement du Langage Naturel avec NLP et Python | Udemy Apprenez à utiliser Machine Learning, Scikit-learn, Spacy et NLTK pour traiter des textes de fichiers et de documents avec NLP. Ce cours vous offre des compétences pratiques et des connaissances fondamentales pour maîtriser le Traitement du Langage Naturel avec Python. Université:.
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Introduction to NLP for Data Practitioners

Introduction au NLP pour les Praticiens de Données Avez-vous déjà réfléchi à la manière dont les assistants virtuels comprennent les commandes vocales ou comment les réseaux sociaux décryptent les sentiments ? Ce cours vous apprendra à extraire des insights à partir de données textuelles en exécutant un pipeline NLP.
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AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree Le programme AWS Machine Learning Engineer (MLE) Nanodegree vise à habiliter les développeurs de logiciels et les data scientists avec des compétences essentielles en science des données et en apprentissage automatique. Ce programme met l'accent sur la construction et le déploiement de modèle.
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Natural Language Processing

Formation en Traitement du Langage Naturel | Udacity Maîtrisez les compétences pour permettre aux ordinateurs de comprendre, traiter et manipuler le langage humain avec le cours complet de Traitement du Langage Naturel d'Udacity. Construisez des modèles sur des données réelles et obtenez une expérience pratique avec des techniq.
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Qui est un développeur de réseau neuronal?

Un ingénieur en TAL (Traitement Automatique du Langage) est un spécialiste ayant des compétences dans les domaines des mathématiques appliquées, de la linguistique et du développement logiciel.

Introduction au TAL

En tant que spécialiste technique, un ingénieur en TAL est responsable de doter les entreprises de capacités de traitement du langage naturel. Il met en œuvre des règles et des algorithmes nécessitant une grande quantité de connaissances et utilise des outils d'apprentissage automatique (Machine Learning - ML).

En outre, un ingénieur en TAL résout des tâches d'analyse et d'extraction d'informations à partir de textes, en incluant les méthodes de ML. Cependant, ses tâches peuvent ne pas se limiter à l'apprentissage automatique, certaines d'entre elles requérant des connaissances avancées en mathématiques, en linguistique et en théorie des algorithmes.

Et bien sûr, un ingénieur en TAL doit être un bon programmeur. Pour analyser et extraire des données à partir de textes, il faut non seulement répondre à de nombreux défis d'ingénierie, mais aussi être capable de préparer correctement ces données.

En 2017, il y a eu une révolution dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. L'architecture de réseau neuronal "transformer" est apparue. Elle a permis d'obtenir des résultats incroyables dans la résolution de tâches de traitement automatisé des données textuelles.

Les ingénieurs en TAL ont obtenu des outils qui, en peu de temps, ont considérablement amélioré la qualité de l'analyse des informations non structurées.

Résultats d'apprentissage

Compétences spécifiques, sans lesquelles le spécialiste ne pourra pas accomplir les tâches qui lui sont assignées :

Les qualités personnelles vous permettent de mener à bien les tâches des cours en ligne de TAL et de progresser dans votre carrière.

Chemins de carrière et détails d'inscription

Les emplois en TAL nécessitent dans la plupart des cas une spécialisation en informatique, en mathématiques computationnelles, en physique ou dans des domaines connexes. Parfois, au moins un Master ou une spécialisation.

Mais il existe d'autres options : par exemple, des cours d'apprentissage profond en TAL. Pour cela, il faut remplir un formulaire de candidature sur le site web et vous êtes déjà étudiant. Ne perdez pas de temps, rejoignez dès maintenant les cours d'apprentissage automatique en TAL.

Le pool de travail dans la profession de formation de réseau neuronal basé sur le langage naturel dépend directement de l'objectif commercial spécifique. Par exemple, un grand marché veut un système de traitement des requêtes pour comprendre le texte entré par l'homme et montrer le bon produit. Dans ce cas, un ingénieur en TAL procédera après les cours de programmation neuro-linguistique comme suit :

Une profession en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel implique une combinaison de trois composants. Le spécialiste doit avoir une connaissance approfondie des mathématiques et des statistiques, être capable de programmer à un haut niveau, et avoir une compréhension de la linguistique. La profession d'ingénieur en TAL est assez nouvelle et tous les employeurs ne la séparent pas d'un ingénieur en Machine Learning (ingénieur ML), bien que les spécificités du travail et les connaissances de ces spécialistes puissent être très différentes!