Contenu de la formation
Les participants découvrent les étapes essentielles d’un projet de traitement automatique du langage. Ils préparent un corpus, entraînent des approches de classification et évaluent leurs résultats.
Cette formation montre comment structurer un projet d’analyse de données textuelles techniques. Les exercices portent sur la détection de catégories et l’analyse des erreurs de classification.
Les stagiaires abordent les principes de mise en œuvre de modèles NLP avec PyTorch. La session relie préparation des textes, entraînement et évaluation.
Pour qui ?
- Analystes de données
- Data scientists
- Développeurs Python
- Équipes support et IT
Comment se déroule la formation
- 1Cadrage du problème métier et du corpus textuel
- 2Nettoyage et préparation des données
- 3Exploration des représentations et méthodes de classification
- 4Ateliers de modélisation avec Python
- 5Évaluation des performances et analyse des erreurs
- 6Restitution des critères de choix méthodologiques
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Cette formation convient-elle à des analystes non spécialistes du NLP ?
Oui, elle peut être adaptée à un public disposant de bases en Python et en analyse de données. FormaGroup valide le niveau attendu avec le formateur.
Quels types de textes peuvent être étudiés ?
Les exemples peuvent porter sur des logs, tickets, commentaires, documents ou autres corpus textuels représentatifs du besoin.
La formation est-elle disponible à distance ?
Oui, le formateur peut intervenir à distance, en présentiel ou en format hybride. FormaGroup organise les modalités de la session.
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