Accueil / Formations

Formations

Data Science : Natural Language Processing (NLP) & Speech Recognition Mixte : présentiel / à distance

Dernière mise à jour : 13/10/2021

Devenir un expert du langage écrit et parlé avec python
Type : Stage pratique
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 de la formation
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 visé
  • 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 / des Formateur(s)
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
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
Exposé (%)
50
Pratique (%)
40
Echanges (%)
10

M'inscrire à la formation

Lieu(x) :

OCTO Academy - 34, avenue de l'Opéra 75002 PARIS France
OCTO Academy - 34, avenue de l'Opéra 75002 PARIS France
Détail des horaires :
Demander un devis
Prochaines Sessions
  • 01/06/22 → 03/06/22 Nouveauté Présentiel PARIS
  • 16/11/22 → 18/11/22 Nouveauté Présentiel PARIS

Catalogue de formation propulsé par Dendreo,
logiciel spécialisé pour centres et organismes de formation

OCTO Academy respecte votre vie privée

Ce site web stocke des informations vous concernant via le dépôt de cookie afin de mesurer l’audience du site. Ces données de navigation sont anonymisées.

En cliquant sur « OK pour moi », vous manifestez votre consentement pour le dépôt de ces cookies.

Lire la politique de confidentialité

À propos des cookies

Sur ce site, nous utilisons des cookies pour mesurer notre audience, entretenir la relation avec vous et vous adresser de temps à autre du contenu qualitif ainsi que de la publicité. Vous pouvez sélectionner ici ceux que vous autorisez à rester ici.

Cookies