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Plan du cours

Introduction à l'affinage du NLP

  • Qu'est-ce que l'affinage ?
  • Avantages de l'affinage des modèles linguistiques pré-entraînés
  • Aperçu des modèles pré-entraînés populaires (GPT, BERT, T5)

Compréhension des tâches de NLP

  • Analyse des sentiments
  • Résumé de textes
  • Traduction automatique
  • Reconnaissance d'entités nommées (NER)

Configuration de l'environnement

  • Installation et configuration de Python et des bibliothèques
  • Utilisation de Hugging Face Transformers pour les tâches de NLP
  • Chargement et exploration des modèles pré-entraînés

Techniques d'affinage

  • Préparation des ensembles de données pour les tâches de NLP
  • Tokenisation et formatage des entrées
  • Affinages pour les tâches de classification, de génération et de traduction

Optimisation des performances du modèle

  • Compréhension des taux d'apprentissage et des tailles de lot
  • Utilisation des techniques de régularisation
  • Évaluation des performances du modèle avec des métriques

Travaux pratiques

  • Affinages de BERT pour l'analyse des sentiments
  • Affinages de T5 pour le résumé de textes
  • Affinages de GPT pour la traduction automatique

Déploiement des modèles affinés

  • Exportation et sauvegarde des modèles
  • Intégration des modèles dans les applications
  • Les bases du déploiement des modèles sur les plateformes cloud

Défis et bonnes pratiques

  • Éviter le surapprentissage pendant l'affinage
  • Gestion des ensembles de données déséquilibrés
  • Assurer la reproductibilité des expériences

Tendances futures de l'affinage en NLP

  • Modèles pré-entraînés émergents
  • Avancées en apprentissage par transfert pour le NLP
  • Exploration des applications multimodales en NLP

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts de NLP
  • Expérience avec la programmation Python
  • Connaissance des frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow ou PyTorch

Audience

  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs NLP
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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