Format : Stage pratique
Répartition du temps : 50% exposés
40% pratique
10% échanges

La formation en détails

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 permis de rendre plus accessible l'exploitation des données voix et texte.

Cette formation prépare les datas 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.

A travers des exercices, vous apprendrez à structurer et créer des modèles de machine learning sur ces données du langage. A 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.

Objectifs

  • 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

Public cible

  • Analyste
  • Statisticien
  • Architecte
  • Développeur
  • Data scientist
  • Machine Learning Engineer

Prérequis

  • Connaissances générales sur le Machine Learning ainsi qu'en statistiques
  • Notions de base en Python.
  • Avoir suivi la formation “Fondamentaux de la Data Science” (DSFDX)

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique des formateurs, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.
 

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.

Programme détaillé

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

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  • du 16 au 18/11/2022
    Présentiel, Paris
    2 450,00 € HT
Durée
21 h / 3 j

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