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NLP : concepts clés et état de l’art

L’objectif de cet article est de s’arrêter sur quelques notions clés intervenant dans le domaine du NLP (Natural Language Processing) et de montrer la façon dont celles-ci s’agencent pour amener à l’état de l’art actuel, en particulier dans le cadre des approches deep learning. L’ambition ici n’est pas de rentrer dans le détail des équations...

Real-Time Data Processing : Google Cloud Functions & Firebase

Aujourd’hui, la transformation numérique est plus présente, voire même indispensable afin de pouvoir se créer une place dans le futur qui nous attend. Nous y faisons déjà face et la nécessité de passer à des architectures Event-Driven est grandissante. Certains outils de cloud providers tel que GCP, AWS ou Azure peuvent alors nous aider, afin...

Passé, présent et futur du NLP

Lors de la XebiCon’19, Guillaume Desbuquois, Consultant – Publicis Sapient a présenté la conférence « Passé, présent et futur du NLP« . Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de la data science en constante évolution depuis le milieu du 20ème siècle.De l’étude simple de la syntaxe à des applications comme Siri ou Alexa de...

Les Mathématiques au cœur de I’IA

L’Intelligence Artificielle n’est pas une boîte noire que l’on peut manipuler à sa guise. Derrière la hype se cachent des modèles mathématiques pour le Machine Learning et le Deep Learning, que l’on se doit de comprendre et maîtriser pour réaliser des applications robustes avec des prédictions fiables. Se servir d’une IA-as-a-Service peut s’avérer être un...

Exploration de données textuelles en Scala

Ce matin, en prenant son café, Nina (nom anonymisé), data ingénieur de métier, aimerait rendre le partage de code plus efficace entre les data scientists et elle. Or, Nina utilise Spark en Scala et ses collègues Python (ou SQL, R…), pour leurs analyses de tweets, ce qui complique la communication et la transformation des règles...