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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture et les fonctionnalités avancées de Flair

Installer, configurer et utiliser Flair sur vos propres jeux de données

Réaliser l'extraction d'entités nommées, la classification de texte et la reconnaissance d’intention

Optimiser la performance des modèles existants et entraîner des modèles personnalisés

Intégrer Flair dans des pipelines de NLP existants et automatiser les traitements

Évaluer et déployer des modèles Flair en production

Programme

Jour 1Introduction et Premiers Pas avec Flair

Présentation des concepts clés de Flair et des applications en NLP. Installation guidée, prise en main des embeddings (Word, Flair, Transformer). Importation et lecture de jeux de données, exploration des outils de prétraitement intégrés. Réalisation de premières tâches de reconnaissance d'entités nommées sur un corpus d'exemple.

Jour 2Classification et Extraction avancées avec Flair

Construction de pipelines de classification de texte (analyse de sentiment, catégorisation thématique). Fine tuning de modèles pré-entraînés. Extraction d’informations (relations, entités multiples). Personnalisation du tokeniseur et gestion des langues. Étude de cas avec jeux de données métiers : annotation et évaluation de la qualité d’extraction.

Jour 3Optimisation, Intégration et Déploiement

Optimisation de l’entraînement, gestion du surapprentissage, analyse de performance (metrics & confusion matrix). Export, sauvegarde et réutilisation de modèles. Intégration de Flair à des workflows Python avancés et mises en production (API REST, serveurs légers, automatisation). Bonnes pratiques pour le déploiement de modèles NLP en entreprise. Retours d'expérience sur la maintenance et l’amélioration continue des solutions NLP avec Flair.

Méthode d'évaluation

Étude de cas réelle à résoudre avec Flair
Évaluation continue par mini-projets pratiques
QCM final validant les acquis de la formation

Méthode d'apprentissage

Alternance d’apports théoriques et démonstrations live
Nombreux exercices pratiques sur des jeux de données variés
Support de cours détaillé et accès à des ressources complémentaires

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Maîtriser Flair pour le Traitement du Langage Naturel : Extraction intelligente de texte et Classification

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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