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Cours sur le traitement du langage naturel

117 Cours

California Institute of Technology Udemy

Machine Learning: Master the Fundamentals

Découvrez les essentiels de l'apprentissage automatique avec le cours complet d'Udemy, "Apprentissage Automatique : Maîtriser les Fondamentaux". Ce cours en ligne vous guide à travers les complexités de la programmation Python, du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP), et des techniques de Deep Learning. Que vous soyez débutant ou.
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Natural Language Processing Bootcamp in Python

Rejoignez notre immersif Bootcamp de Traitement du Langage Naturel en Python, conçu pour vous enseigner les bases du Text Mining et du NLP. Ce cours vous guidera à travers des applications pratiques du Traitement de Texte, du Natural Language Toolkit (NLTK), de l'Analyse de Sentiments, et de l'implémentation des Réseaux Neuraux. Idéal pour les.
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Investment Analysis with Natural Language Processing NLP

Améliorez vos compétences en analyse financière en maîtrisant l'analyse des investissements grâce aux techniques de traitement automatique du langage naturel et de la science des données. Ce cours, proposé par Udemy, vous permet d'appliquer rigoureusement les méthodologies Python et TALN pour une analyse de sentiment et financière efficace. Parf.
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Data Science:Data Mining & Natural Language Processing in R

Rejoignez le cours Udemy "Science des Données : Fouille de Données & Traitement du Langage Naturel en R" pour maîtriser l'art de l'apprentissage automatique. Ce cours est un guide complet pour exploiter la puissance de la programmation R pour la fouille de données et de textes, ainsi que le traitement du langage naturel, le tout avec des exemple.
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Text Analysis and Natural Language Processing With Python

Améliorez vos compétences en analyse textuelle et traitement du langage naturel avec ce cours Python complet proposé par Udemy. Utilisez Python et Google CoLab pour explorer l'exploration des réseaux sociaux et libérez le potentiel du NLP dans des applications réelles. Ce cours appartient à diverses catégories, y compris : Cours Python C.
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Effective Leadership: A Practical Guide

Transformez vos capacités de leadership avec le cours "Leadership Efficace : Un Guide Pratique" proposé par Udemy. Ce cours complet vous fournit les outils pour adapter votre style de leadership et améliorer votre capacité à déléguer des tâches efficacement. Apprenez l'art de donner un retour constructif qui favorise la croissance et l'améli.
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Practical Tools for Stronger Relationships & Leadership

Déverrouillez le potentiel pour des relations plus saines et un leadership efficace avec notre cours, "Outils Pratiques pour des Relations et un Leadership Renforcés", disponible sur Udemy. Ce cours est conçu pour vous équiper de compétences essentielles pour éviter les relations toxiques et la codépendance. Participez à une formation complète.
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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!