Formation NLP : Traitement du langage naturel avec R
On estime que les données non structurées représentent plus de 90 % de l'ensemble des données, dont une grande partie sous forme de texte. Les articles de blogs, les tweets, les médias sociaux et d'autres publications numériques viennent continuellement s'ajouter à cette masse croissante de données.
Ce cours en direct, dirigé par un instructeur, est axé sur l'extraction d'informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques R Language et Natural Language Processing (NLP), nous combinons des concepts et des techniques de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique informatique pour comprendre algorithmiquement le sens des données textuelles. Des échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de préparer des ensembles de données (petits et grands) à partir de sources disparates, puis d'appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de leur signification.
Format du cours
- En partie conférence, en partie discussion, beaucoup de pratique, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension.
Plan du cours
Introduction
- NLP et R vs Python
Installation et configuration de R Studio
Installation des paquets R liés à Natural Language Processing (NLP) (en anglais)
Vue d'ensemble des capacités de manipulation de texte de R
Démarrer un projet NLP dans R
Lecture et importation de fichiers de données dans R
Manipulation de texte avec R
Regroupement de documents en R
Étiquetage des parties du discours dans R
Analyse de phrases en R
Travailler avec des Expressions réguliers dans R
Reconnaissance d'entités nommées en R
Modélisation des sujets en R
Classification de textes en R
Travailler avec de très grands ensembles de données
Visualisation des résultats
Optimisation
Intégrer R à d'autres Languages (Java, Python, etc.)
Résumé et conclusion
Pré requis
- Une certaine familiarité avec la programmation.
Audience
- Linguistes et programmeurs
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation NLP : Traitement du langage naturel avec R - Booking
Formation NLP : Traitement du langage naturel avec R - Enquiry
NLP : Traitement du langage naturel avec R - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
Nos clients témoignent (1)
Le rythme était parfait et l'atmosphère détendue a permis aux candidats de se sentir à l'aise pour poser des questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
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Traduction automatique
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- Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail entreprenariaux sécurisés.
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- Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité.
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- Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
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- Préparer des jeux de données pour l'affinement supervisé et l'apprentissage par renforcement.
- Optimiser les modèles IA en termes de performance, d'exactitude et d'efficacité.
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- Évaluer les améliorations du modèle et garantir sa robustesse.
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- Comprendre le rôle de l'IA dans la création de contenu.
- Configurer et utiliser Google Gemini AI pour générer et optimiser le contenu.
- Appliquer des transformations de texte à texte pour produire un contenu créatif et original.
- Mettre en œuvre des stratégies de référencement à l'aide d'informations basées sur l'IA.
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- Comprendre l'impact de l'IA sur le service à la clientèle.
- Configurer Google Gemini AI pour automatiser et personnaliser les interactions avec les clients.
- Utiliser les transformations de texte à texte et d'image à texte pour améliorer l'efficacité du service.
- Développez des stratégies basées sur l'IA pour l'analyse en temps réel des commentaires des clients.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Google Gemini AI.
- Connecter diverses sources de données à Gemini AI.
- Explorer les données à l'aide de requêtes en langage naturel.
- Analyser les modèles de données et en tirer des enseignements.
- Créer des visualisations de données convaincantes.
- Communiquer efficacement des informations basées sur des données.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
- Summarize and compare complex information with precision.
- Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les capacités et les cas d'utilisation de Claude AI.
- Configurer et interagir avec Claude AI de manière efficace.
- Automatiser les flux de travail de l'entreprise avec l'IA conversationnelle.
- Améliorer l'engagement et le soutien des clients en utilisant des solutions basées sur l'IA.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles IA localement.
- Déployer et interagir avec des LLMs (Large Language Models) à l'aide de Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail IA.
- Explorer les cas d'usage du déploiement local de l'IA dans divers secteurs.
Introduction à la visualisation de données avec Tidyverse et R
7 HeuresPublic
Format du cours
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Dans ce cours dispensé par un formateur, les participants apprendront à manipuler et visualiser des données en utilisant les outils inclus dans le Tidyverse.
Le Tidyverse est une collection de packages R polyvalents pour nettoyer, traiter, modéliser et visualiser des données. Parmi les packages inclus figurent : ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.
- Débutants en langage R
- Débutants en analyse de données et visualisation de données
- Partie cours, partie discussion, exercices et pratique intensive
- Effectuer une analyse de données et créer des visualisations attrayantes
- Tirer des conclusions utiles à partir de divers jeux de données d'exemples
- Filtrer, trier et résumer les données pour répondre aux questions exploratoires
- Transformer des données traitées en graphiques de ligne informatifs, diagrammes à barres et histogrammes
- Importer et filtrer les données provenant de diverses sources de données, y compris Excel, CSV et fichiers SPSS