Découvrez une sélection de formations et de spécialisations en traitement du langage naturel (TAL), conçues pour lancer votre parcours dans ce domaine passionnant !
Le traitement automatique du langage naturel, ou TAL, se situe au carrefour de l’informatique et de la linguistique computationnelle. Que ce soit pour l’analyse des sentiments exprimés dans les avis clients, l’optimisation des stratégies marketing, la traduction automatique ou encore les agents conversationnels, le TAL est omniprésent et influence de nombreux secteurs d’activité.
Si vous êtes familier avec la création de modèles d’apprentissage automatique, l’ajout du TAL à votre expertise vous ouvrira les portes à la résolution de problèmes variés, tels que le résumé de textes, la réponse à des questions, la génération de texte et bien d’autres encore.
Nous allons explorer les compétences essentielles requises pour les professionnels du TAL, avant de passer à une liste de ressources sélectionnées pour vous initier au traitement du langage naturel.
Parcours professionnels en TAL : ingénieur TAL, développeur TAL et autres
Les avancées de la recherche ont stimulé l’émergence de techniques de TAL modernes. Avec un salaire médian dépassant les 117 000 dollars, les postes d’ingénieur et de développeur TAL ont vu leur popularité croître ces dernières années.
L’éventail des compétences nécessaires est vaste, allant de la collecte de données pour des tâches de TAL en aval à une compréhension concrète des concepts linguistiques, comme l’analyse des dépendances et l’étiquetage morpho-syntaxique (POS), sans oublier une maîtrise pratique des modèles de transformeurs.
Pour vous lancer dans le TAL, une solide base en programmation et en apprentissage automatique est indispensable. Vous devrez également être à l’aise avec des frameworks d’apprentissage profond tels que PyTorch et TensorFlow, ainsi qu’avec des bibliothèques de TAL comme spaCy et Hugging Face.
Formations en traitement du langage naturel (TAL)
Examinons maintenant quelques-unes des meilleures formations disponibles sur les plateformes d’apprentissage les plus courantes. Nous préciserons également les prérequis nécessaires pour tirer le meilleur parti de ces cours. 👩🏫
CS224n : TAL et apprentissage profond
Le cours CS224n : NLP with Deep Learning, dispensé à Stanford par le professeur Chris Manning, est reconnu comme l’une des meilleures formations pour apprendre le traitement du langage naturel. Les conférences sont accessibles sur YouTube, et les supports de cours, ainsi que les exercices pratiques, des sessions actuelles et passées, sont disponibles gratuitement sur le site Web du cours.
📋 Prérequis
- Programmation en Python
- Bases en mathématiques : statistiques, probabilités, calcul, algèbre linéaire
- Connaissances fondamentales en apprentissage automatique
Cette formation, d’une durée d’un semestre, aborde un large éventail de sujets en TAL :
- Vecteurs de mots
- Réseaux neuronaux récurrents
- Modèles d’attention et de sous-mots
- Transformeurs et leurs applications
💲 Tarif : Gratuit ✅
Spécialisation TAL : Coursera
La spécialisation en traitement du langage naturel proposée par DeepLearning.AI sur Coursera est une ressource d’apprentissage très prisée. Elle vise à enseigner les techniques traditionnelles de TAL, ainsi que les avancées les plus récentes, telles que les modèles de transformeur et de reformeur, à travers quatre modules.
📋 Prérequis
- Niveau intermédiaire en Python
- Connaissances en apprentissage automatique et en frameworks d’apprentissage profond
- Bases en calcul, algèbre linéaire et statistiques
Voici les cours qui composent cette spécialisation :
Chaque cours nécessite plus de 30 heures de travail et il faut plusieurs mois pour achever l’ensemble de la spécialisation.
👩🏽💻 Voici quelques-uns des projets que vous réaliserez au cours de cette spécialisation :
- Modèle de saisie semi-automatique de texte
- Réponse à des questions à l’aide de BERT
- Résumé de texte
- Chatbot utilisant le modèle reformer
TAL avec TensorFlow : Coursera
Si vous êtes déjà familiarisé avec TensorFlow, le cours NLP in TensorFlow proposé par DeepLearning.AI sur Coursera vous permettra de créer des modèles TAL à l’aide de cette bibliothèque.
📋 Prérequis
- Maîtrise de Python et notions de mathématiques
- Connaissance pratique de TensorFlow
Ce cours aborde les points suivants :
- Utilisation des API TensorFlow pour la tokenisation et le prétraitement de texte
- Incorporations de mots
- Génération de langage naturel
Modèles de séquences : Coursera
Le cours Sequence Models de DeepLearning.AI, intégré à la spécialisation Deep Learning sur Coursera, est conçu pour permettre aux apprenants d’acquérir des compétences pratiques en TAL sur une période de 4 semaines.
📋 Prérequis
- Python
- Bases en apprentissage automatique et en algèbre linéaire
Ce cours se concentre sur les modèles de séquences pour le TAL, en mettant l’accent sur les points suivants :
- Réseaux neuronaux récurrents au niveau des caractères (RNN) pour la modélisation du langage
- Introduction au mécanisme d’attention, à l’auto-attention et à l’attention multi-têtes
- Utilisation des transformeurs Hugging Face pour la réponse à des questions
TAL : Hugging Face
L’équipe de Hugging Face propose une formation gratuite sur le TAL, couvrant des concepts de base à avancés, et axée sur l’utilisation de l’écosystème Hugging Face.
📋 Prérequis
- Maîtrise de Python
- Connaissances pratiques en apprentissage profond
- Expérience avec PyTorch et TensorFlow (utile mais pas obligatoire)
Le cours, composé de 12 chapitres, est divisé en trois sections qui abordent les sujets suivants :
- Utilisation des transformeurs Hugging Face
- Compréhension des bibliothèques Datasets et Tokenizers
- Applications avancées des transformeurs, optimisation des modèles pour la production
Vous aurez accès à de courtes vidéos de cours, à des sections textuelles pour les concepts et à des notebooks Colab.
💲 Prix : Gratuit 🤗
TAL sur Google Cloud : Pluralsight
La formation TAL sur Google Cloud initie les apprenants à la création de solutions de TAL en utilisant Vertex AI sur la plateforme Google Cloud.
Prérequis : connaissances pratiques de GCP
Ce cours présente aux apprenants les aspects suivants :
- Représentation textuelle
- Utilisation de l’API DialogFlow
- Construction de réseaux neuronaux, de réseaux neuronaux récurrents (RNN), de réseaux de mémoire à long court terme (LSTM) et d’unités récurrentes fermées (GRU)
- Utilisation de Vertex AI
- Mécanisme d’attention et grands modèles de langage
Créer une solution TAL avec Azure
La formation « Construire une solution TAL avec Microsoft Azure » est un cours basé sur des projets, disponible sur Pluralsight. Vous apprendrez à créer une solution de TAL en travaillant sur des ensembles de données de tweets contenant des avis clients.
📋 Prérequis
- Programmation en Python
- Familiarité avec le portail Azure
Les principales tâches que vous réaliserez au cours de ce cours sont :
- Détection de la langue
- Reconnaissance d’entités nommées
- Extraction de phrases clés
- Analyse des sentiments
TAL avec PyTorch : Pluralsight
La formation TAL avec PyTorch sur Pluralsight est un excellent point de départ pour vos projets en traitement du langage naturel. Bien qu’elle ne couvre pas les architectures de transformeurs les plus récentes, elle aborde de nombreux aspects du TAL avec PyTorch.
Prérequis : Familiarité avec PyTorch
Ce cours couvre les sujets suivants :
- Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Classification de texte binaire et multi-classes
- Incorporations de vecteurs de mots
- Analyse des sentiments à l’aide de vecteurs de mots
- Modèles séquence à séquence pour la traduction linguistique
Devenir un expert en TAL : Udacity
Le « nanodegré » Devenir un expert en TAL est la formation officielle en traitement du langage naturel proposée par l’école d’intelligence artificielle d’Udacity. Ce programme vous permettra d’acquérir des compétences en techniques de TAL traditionnelles et modernes, telles que l’attention, à travers des projets de construction.
📋 Prérequis
- Programmation en Python
- Statistiques
- Apprentissage automatique et apprentissage profond
Les formations d’Udacity sont composées de vidéos de cours, d’exercices de codage et de projets de synthèse. Au cours de cette formation en traitement du langage naturel, vous réaliserez les projets suivants :
- Étiquetage morpho-syntaxique (POS)
- Modèle de traduction automatique de bout en bout
- Modèle de reconnaissance vocale
Une introduction à la PNL basée sur le code
La formation « A Code-First Introduction to NLP » de fast.ai est idéale si vous souhaitez vous familiariser avec le domaine du TAL. Dispensée par Rachel Thomas, cette formation aborde les approches traditionnelles et les réseaux neuronaux du traitement du langage naturel.
📋 Prérequis
- Programmation en Python
- Notions d’apprentissage automatique
- Réseaux neuronaux avec PyTorch (utile mais non obligatoire)
Voici un aperçu des sujets abordés dans ce cours :
- TAL traditionnel : Cette section couvre le traitement de texte à l’aide d’expressions régulières, les techniques de factorisation matricielle comme la décomposition en valeurs singulières (SVD) et l’approche naïve bayésienne pour la classification de texte.
- Approches des réseaux neuronaux au TAL : Le cours aborde ensuite les réseaux neuronaux récurrents, les modèles seq2seq, le mécanisme d’attention et les modèles de transformeurs.
- Problèmes éthiques en TAL : Cette formation comprend également des conférences mettant en lumière certains problèmes éthiques liés à l’utilisation du traitement du langage naturel, tels que les biais et la désinformation.
💲 Prix : Gratuit
TAL avec l’apprentissage automatique : Educative
La formation « TAL avec l’apprentissage automatique » proposée par Educative a pour objectif de familiariser les apprenants avec les concepts clés du TAL. Qu’il s’agisse de la préparation aux entretiens de codage, de la conception de systèmes ou de l’apprentissage automatique, Educative est l’une des plateformes d’apprentissage en ligne les plus populaires.
Ce cours aborde les points suivants :
- Incorporations de mots
- Modèles de langage
- Classification de texte
- Modèles Seq2seq
TAL en Python : DataCamp
La formation « Traitement du langage naturel en Python » de Datacamp est un parcours de compétences structuré en six modules. Ces modules initient les apprenants aux différents aspects du traitement du langage naturel.
📋 Prérequis
- Maîtrise de Python
- Compréhension de l’apprentissage automatique
Ce parcours est composé des cours suivants :
Cours TAL : Lena Voita
Le cours TAL est une extension de la formation en traitement du langage naturel que l’auteure, Lena Voita, dispense à la Yandex School of Data Analysis. Le cours est organisé en sections et comprend des leçons interactives ainsi que des articles de blog. Des notebooks et des résumés de documents de recherche sont également mis à disposition.
- Classification de texte (approches traditionnelles et réseaux neuronaux)
- Incorporations de mots
- Évaluation des modèles de langage
- Modèles Seq2seq et attention
- Apprentissage par transfert pour le TAL
💲 Prix : Gratuit
Conclusion
J’espère que cette liste de ressources d’apprentissage vous sera utile. En fonction de vos prérequis et du temps que vous pouvez y consacrer, choisissez la formation ou la spécialisation qui correspond le mieux à vos intérêts. Une fois que vous aurez acquis des connaissances de base, assurez-vous de réaliser des projets sur des ensembles de données réelles pour compléter et renforcer votre compréhension. Bon codage !👩🏽💻
Ensuite, n’hésitez pas à consulter une sélection de notebooks de science des données que vous pouvez utiliser pour votre prochain projet TAL !