François-Régis Chaumartin Pirmin Lemberger LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES Comprendre les textes grâce à l'intelligence artificielle Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l'énorme potentiel des technologies de traitement automatique des langues (natural language processing ou NLP), notamment celles d'analyse sémantique et de fouille de textes (text mining). Il est destiné aux non-spécialistes de l'intelligence artificielle qui brassent au quotidien des textes dans le cadre de leur activité professionnelle. Il sera aussi précieux pour les data scientists, DSI, chefs de projet et consultants qui souhaitent analyser des textes pour en extraire de l'information. Ce livre présente un large panorama de cas d'usages. Il détaille aussi les technologies sous-jacentes, allant des classiques systèmes symboliques aux dernières avancées du machine learning et du deep learning. Combinant la théorie et la pratique, il présente : des applications du traitement du langage ; les bases de la linguistique informatique ; des formalismes de représentation du sens ; les principales tâches de traitement du langage ; les modèles récents de deep learning appliqués au NLP ; l'organisation typique d'un projet de ce type.

Le traitement automatique des langues - Comprendre les textes grâce à l'intelligence artificielle

Le traitement automatique du langage est une branche importante de l'intelligence artificielle et du machine learning dont l'objectif est de parvenir à "comprendre" et analyser des textes afin d'en extraire des connaissances sans intervention humaine. Les champs d'application sont à la fois très variés et très vastes (traduction instantanée en plusieurs langues, commandes vocales, agents conversationnels, analyse de CV, veille économique...). Cet ouvrage dresse un état de l'art de cette discipline, en explique les bases théoriques et informatiques, les approches linguistiques classiques et les approches statistiques plus modernes. L'exemple de l'analyse des suggestions rassemblées lors du Grand débat national à l'aide de ces méthodes d'IA sert d'illustration.

Le traitement automatique des Langues - Comprendre les textes grâce à l'intelligence artificielle

Cet ouvrage s'adresse a tous ceux qui cherchent a tirer parti de l'enorme potentiel des technologies Big Data, qu'ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou specialistes metier.Le Big Data s'est impose comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent a construire un avantage concurrentiel grace a l'exploitation de leurs donnees clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc.Mais quelle solution technique choisir ? Quelles competences metier developper au sein de la DSI ?Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d'un projet Big Data, en apprehender les concepts sous-jacents (en particulier le Machine Learning) et acquerir les competences necessaires a la mise en place d'un data lab.Il combine la presentation: - de notions theoriques (traitement statistique des donnees, calcul distribue...);- des outils les plus repandus (ecosysteme Hadoop, Storm...);- d'exemples d'applications;- d'une organisation typique d'un projet de data science.Cette deuxieme edition est completee et enrichie par des mises a jour sur les reseaux de neurones et sur le Deep Learning ainsi que sur Spark.

Big Data et Machine Learning: Les concepts et les outils de la data science

Cet ouvrage s adresse a tous ceux qui reflechissent a la meilleure utilisation possible des donnees au sein de l entreprise, qu ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou specialistes metier.Le Big Data s est impose comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent a construire un avantage concurrentiel grace a l exploitation de leurs donnees clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc.Mais quelle solution technique choisir ? Quelles competences metier developper au sein de la DSI ?Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d un projet Big Data, en apprehender les concepts sous-jacents (en particulier le machine learning) et acquerir les competences necessaires a la mise en place d un data lab.Il combine la presentation: de notions theoriques (traitement statistique des donnees, calcul distribue...); d outils (ecosysteme Hadoop, Storm...); d exemples de machine learning; d une organisation typique d un projet de data science."

Big Data et Machine Learning - Manuel du data scientist

L'arrivée du Cloud Computing et des solutions SaaS (Software as a Service) est un tournant majeur pour les entreprises. Google est un des pionniers sur ces architectures et sa solution collaborative Google Apps offre un ensemble d'outils bureautiques (messagerie, agenda, traitement de texte, tableur...) pour un prix deux à cinq fois moindre que les offres classiques.
Cet ouvrage fait le tour des questions relatives au passage à la solution Google Apps pour des entreprises moyennes ou grandes. Il permet au lecteur d'élaborer une trajectoire d'adoption sur mesure et lui fournit des retours d'expérience.

Intégrer Google Apps dans le SI

L'arrivée du Cloud Computing et des solutions SaaS (Software as a Service) est un tournant majeur pour les entreprises. Google est un des pionniers sur ces architectures et sa solution collaborative Google Apps offre un ensemble d'outils bureautiques (messagerie, agenda, traitement de texte, tableur...) pour un prix deux à cinq fois moindre que les offres classiques. Cet ouvrage fait le tour des questions relatives au passage à la solution Google Apps pour des entreprises moyennes ou grandes. Il permet au lecteur d'élaborer une trajectoire d'adoption sur mesure et lui fournit des retours d'expérience.

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