13 лучших курсов НЛП для изучения обработки естественного языка

Вот список курсов и специализаций НЛП, которые помогут вам начать процесс обработки естественного языка!

Обработка естественного языка (NLP) находится на стыке информатики и компьютерной лингвистики. От анализа мнений по отзывам клиентов до принятия маркетинговых решений, машинного перевода и чат-ботов НЛП работает во всех секторах.

Если у вас есть опыт создания моделей машинного обучения, вы можете добавить НЛП в свой набор инструментов для решения различных задач: суммирование текста, ответы на вопросы, генерация естественного языка и многое другое.

Мы рассмотрим общие требования к навыкам для ролей НЛП, а затем перейдем к кураторскому списку ресурсов, чтобы начать работу с обработкой естественного языка.

Карьера НЛП: инженер НЛП, разработчик НЛП и др.

Успехи в исследованиях способствовали развитию современных техник НЛП. Со средней зарплатой более 117 тысяч долларов в последнее время стали популярны роли инженера и разработчика НЛП.

Набор навыков разнообразен: от сбора данных для последующих задач НЛП и практических знаний лингвистических концепций, таких как синтаксический анализ зависимостей и теги частей речи (POS), до практических знаний моделей преобразователей.

Чтобы попасть в НЛП, нужны знания в области программирования и машинного обучения. Вы также должны иметь опыт работы с платформами глубокого обучения, такими как PiTorch и TensorFlow, и библиотеками NLP, такими как spaCi и HuggingFace.

Курсы по обработке естественного языка (NLP).

Далее давайте перейдем к некоторым из лучших курсов, доступных на популярных обучающих платформах. Мы также перечислим предварительные условия, необходимые для получения максимальной отдачи от этих курсов. ?‍?

CS224n: НЛП с глубоким обучением

Преподает проф. Крис Мэннинг, CS224n: НЛП с глубоким обучением, предлагаемый в Стэнфорде, является одним из лучших курсов для изучения обработки естественного языка. Лекции доступны на YouTube, а конспекты лекций и тетради — из текущих и предыдущих предложений — находятся в свободном доступе на веб-сайте курса.

? Предпосылки

• Программирование на Python
• Математика: статистика, вероятность, исчисление, линейная алгебра
• Основы машинного обучения

Это семестровый курс, охватывающий широкий круг тем НЛП:

• Векторы слов
• Рекуррентные нейронные сети
• Модели внимания и подотрядов
• Трансформеры и приложения

? Цены: бесплатно ✅

Специализация НЛП: Coursera

Специализация по обработке естественного языка от DeepLearning.AI на Coursera — один из популярных учебных ресурсов. Эта специализация направлена ​​на обучение традиционным методам НЛП с помощью четырех курсов с последними разработками, такими как трансформационные и реформаторские модели.

? Предпосылки

• Промежуточный Python
• Знание основ машинного обучения и глубокого обучения
• Исчисление, Линейная алгебра, Статистика

Следующие курсы специализации:

Каждый курс специализации занимает более 30 часов и несколько месяцев для завершения всей специализации.

??‍? Вот некоторые из проектов, которые вы создадите, работая над этой специализацией:

• Модель автозаполнения
• Отвечая на вопрос с помощью BERT
• Сжатие текста
• Чат-бот использует модель реформатора

НЛП в TensorFlow: Coursera

Если вы уже знакомы с TensorFlow, вы можете использовать НЛП в TensorFlow от DeepLearning.AI на Coursera для создания моделей НЛП с помощью TensorFlow.

? Предпосылки

• Питон и математика
• Навыки работы с TensorFlow.

Курс включает в себя следующее:

• Использование TensorFlow API для токенизации и предварительной обработки текста
• Встраивание слов
• Генерация естественного языка

Модели последовательности: Coursera

Курс «Модели последовательности» от DeepLearning.AI на Coursera по специализации «Глубокое обучение» предназначен для того, чтобы вооружить студентов практическими знаниями НЛП в течение 4-недельного периода.

? Предпосылки

• питон
• Машинное обучение и линейная алгебра

Курс охватывает модели последовательности для НЛП с акцентом на следующее:

• Рекуррентные нейронные сети (RNN) на уровне символов для языкового моделирования
• Введение в механизм внимания, само-внимания и множественных головок
• Использование трансформера Hugging Face для ответов на вопросы

НЛП: Объятое лицо

Команда Hugging Face выпустила бесплатный курс НЛП, охватывающий базовые и продвинутые концепции и посвященный работе с экосистемой Hugging Face.

? Предпосылки

• Знание Питона
• Практические знания в области глубокого обучения
• Опыт работы с PiTorch и TensorFlow (полезно, но не обязательно)

Курс состоит из 12 глав и разделен на три части:

• Использование трансформера «Обнимающее лицо»
• Понимание библиотек наборов данных и токенизаторов
• Расширенное применение трансформаторов, оптимизация моделей для производства

У вас есть доступ к коротким видеолекциям, текстовым разделам для понятий и совместным блокнотам.

? Цены: бесплатно ?

НЛП в облаке Google: Pluralsight

NLP в Google Cloud знакомит студентов с созданием решений NLP с использованием Vertek AI на платформе Google Cloud.

Требования: Знание GCP.

Этот курс знакомит студентов со следующим:

• Презентация текста
• Работа с DialogFlow API
• Построение нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей (RNN), сетей долговременной памяти (LSTM) и рекуррентных единиц (GRU)
• Использование Вертек ИИ
• Механизм внимания и большие языковые модели

Создайте решение NLP с помощью Azure

Создание решений NLP с помощью Microsoft Azure — это проектный курс Pluralsight. В этом курсе, основанном на проектах, вы научитесь создавать решение NLP, обрабатывая наборы данных отзывов клиентов в твиттере.

? Предпосылки

• Программирование на Python
• Знание портала Azure

Ключевые задачи, которые вы будете выполнять на этом пути, включают следующее:

• Определение языка
• Идентификация названного объекта
• Извлечение ключевой фразы
• Анализ настроений

НЛП с PiTorch: Pluralsight

НЛП с PiTorch на Pluralsight поможет вам начать работу с НЛП. Этот курс не охватывает более новую архитектуру преобразователя, но много рассказывает об обработке естественного языка с помощью PiTorch.

Требования: Знание PiTorch.

Этот курс охватывает следующее:

• Рекуррентные нейронные сети (RNN)
• Двоичная и мультиклассовая классификация текста
• Встраивание векторного слова
• Анализ настроений с использованием векторов слов
• Последовательные модели для языкового перевода

Станьте экспертом НЛП: сделайте это правильно

Стать экспертом по НЛП — это официальная нано-степень по обработке естественного языка, предлагаемая Школой искусственного интеллекта Udacity. Эта программа нано-степени поможет вам изучить как традиционные, так и современные методы НЛП, такие как осознанность посредством создания проектов.

? Предпосылки

• Программирование на Python
• Статистика
• Машинное обучение и глубокое обучение

Программы Udacity состоят из видеолекций, упражнений по программированию и итоговых проектов. В этом курсе обработки естественного языка вы создадите следующие проекты:

• Часть речевой маркировки (тегирование POS)
• Сквозная модель машинного перевода
• Модель распознавания речи

Код первый — введение в НЛП

Code-First Introduction to NLP — отличный курс fast.ai, если вы хотите познакомиться с предметной областью NLP. Этот курс преподает Рэйчел Томас и охватывает как традиционные, так и нейросетевые подходы к обработке естественного языка.

? Предпосылки

• Программирование на Python
• Концепции машинного обучения
• Нейронные сети с PiTorch (полезно, но не обязательно)

Вот обзор того, что охватывает курс:

Традиционный НЛП: в этом разделе рассматривается обработка текста с использованием регулярных выражений, методы матричной факторизации, такие как разложение по сингулярным числам (SVD) и наивная байесовская классификация текста.

Нейросетевые подходы к НЛП. Затем курс охватывает рекуррентные нейронные сети, модели sec2sec, механизм внимания и модели преобразователя.

Этические проблемы в НЛП: в этом курсе также есть лекции, посвященные некоторым этическим проблемам, возникающим в результате использования обработки естественного языка, таким как предвзятость и эта дезинформация.

? Цены: бесплатно

НЛП с машинным обучением: образовательный

Этот НЛП с машинным обучением Educative фокусируется на ознакомлении учащихся с важными концепциями НЛП. Educative — одна из популярных платформ онлайн-обучения, от подготовки к собеседованию для кодирования и проектирования систем до машинного обучения.

Курс включает в себя следующее:

• Встраивание слов
• Языковые модели
• Классификация текстов
• Модели Sec2sec

НЛП в Python: DataCamp

Обработка естественного языка в Python от Datacamp — это структурированный курс навыков из шести курсов. Эти курсы знакомят участников с различными аспектами обработки естественного языка.

? Предпосылки

• Знание Питона
• Понимание машинного обучения

Этот трек состоит из следующих курсов:

Курс НЛП: Лена Войта

Курс НЛП является продолжением курса обработки естественного языка, который автор Лена Войта преподает в Школе анализа данных Яндекса. Курс разбит на разделы и содержит интерактивные уроки и сообщения в блогах. Кроме того, есть тома и резюме научных работ.

• Классификация текста (как традиционный, так и нейросетевой подход)
• Встраивание слов
• Оценка языковых моделей
• Модели Sec2sec и внимание
• Перенос обучения для НЛП

? Цены: бесплатно

Заключение

Я надеюсь, что этот список учебных ресурсов был вам полезен. В зависимости от предварительных требований и времени вы можете выбрать курс или специализацию, которые лучше всего соответствуют вашим интересам. После того, как вы освоите основы, обязательно создавайте проекты на реальных наборах данных, чтобы дополнить и укрепить свое понимание. Удачного кодирования!??‍?

Тогда ознакомьтесь со списком блокнотов по науке о данных, которые вы можете использовать для своего следующего проекта НЛП!