En ligne ou sur site, les formations en présentiel et en direct sur Hugging Face montrent, par une pratique interactive et concrète, comment utiliser efficacement Hugging Face pour des tâches de traitement automatique des langues naturelles (TALN).
La formation Hugging Face est disponible sous la forme d'une "formation en direct en ligne" ou d'une "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (également appelée "formation à distance en direct") est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être organisée sur le site de votre organisation dans Liège ou dans les centres de formation de NobleProg dans Liège.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallonie. Par le nombre d'habitants, c'est la première agglomération wallonne, la troisième agglomération de Belgique après Bruxelles et Anvers et la quatrième commune après Anvers, Gand et Charleroi. Liège a longtemps été une grande ville industrielle mais dès les années 1960, elle subit un long déclin, les usines devenant vétustes. Liège mise également beaucoup sur les transports et la multi-modalité. Liège est un pôle économique important avec son port autonome, le deuxième port intérieur d'Europe de l'Ouest et son aéroport spécialisé dans le fret. De fait, la ville reste la capitale économique de la Wallonie.
Cette formation en direct, encadrée par un formateur, dans <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists, aux praticiens du machine learning, ainsi qu'aux chercheurs et passionnés de TLN qui souhaitent exploiter efficacement Hugging Face pour des tâches de traitement du langage naturel.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Utiliser un modèle Transformer de Hugging Face et de le fine-tuner sur un jeu de données spécifique.
Acquérir la capacité de résoudre de manière autonome les défis courants liés au TLN.
Créer et partager efficacement des démonstrations de vos modèles.
Optimiser vos modèles pour la production.
Employer les Transformers de Hugging Face pour résoudre un large éventail de problèmes de machine learning.
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