13 найкращих курсів НЛП для вивчення обробки природної мови

Автор

Ось перелік курсів і спеціалізацій з НЛП, які допоможуть вам почати процес обробки природної мови!

Обробка природної мови (NLP) лежить на стику інформатики та комп’ютерної лінгвістики. Від аналізу настроїв відгуків клієнтів до прийняття маркетингових рішень до машинного перекладу та чат-ботів, НЛП є джерелом енергії для всіх секторів.

Якщо у вас є досвід побудови моделей машинного навчання, ви можете додати NLP до свого інструментарію для вирішення різноманітних проблем: узагальнення тексту, відповідей на запитання, генерування природної мови тощо.

Ми розглянемо широкі вимоги до навичок для ролей у НЛП, а потім перейдемо до підібраного списку ресурсів, щоб розпочати обробку природної мови.

Кар’єрні шляхи НЛП: інженер НЛП, розробник НЛП тощо

Дослідження сприяли розвитку сучасних технік НЛП. Із середньою зарплатою понад 117 тис. доларів США ролі інженера та розробника НЛП нещодавно набули популярності.

Набір навичок різноманітний, від збору даних для подальших завдань НЛП і практичних знань лінгвістичних концепцій, таких як аналіз залежностей і тегування частини мови (POS), до практичних знань моделей трансформаторів.

Щоб потрапити в НЛП, потрібні навички програмування та машинного навчання. Ви також повинні мати досвід роботи з фреймворками глибокого навчання, такими як PyTorch і TensorFlow, і бібліотеками NLP, такими як spaCy і HuggingFace.

Курси обробки природної мови (NLP).

Далі розглянемо деякі з найкращих курсів, доступних на популярних навчальних платформах. Ми також зазначимо передумови, які вам потрібні, щоб отримати максимальну віддачу від цих курсів. 👩‍🏫

CS224n: НЛП із глибоким навчанням

Викладає професор Кріс Меннінг, CS224n: НЛП із глибоким навчанням, який пропонує Стенфорд, є одним із найкращих курсів для вивчення обробки природної мови. Лекції доступні на YouTube, а конспекти лекцій і зошити для вправ — із поточних і попередніх пропозицій — є у вільному доступі на веб-сайті курсу.

  Як створити шаблон Google Sheets

📋 Передумови

  • Програмування на Python
  • Математика: статистика, ймовірність, обчислення, лінійна алгебра
  • Основи машинного навчання

Це семестровий курс, який охоплює широкий спектр тем НЛП:

  • Вектори слів
  • Рекурентні нейронні мережі
  • Увага та моделі підслів
  • Трансформатори та додатки

💲 Ціна: безкоштовно ✅

Спеціалізація НЛП: Coursera

Спеціалізація з обробки природної мови від DeepLearning.AI на Coursera є одним із популярних навчальних ресурсів. Ця спеціалізація спрямована на навчання традиційних методів НЛП за допомогою чотирьох курсів до найновіших досягнень, таких як моделі трансформатора та реформатора.

📋 Передумови

  • Проміжний Python
  • Машинне навчання та знання фреймворків глибокого навчання
  • Обчислення, лінійна алгебра, статистика

Наступні курси за спеціалізацією:

Кожен курс спеціалізації займає понад 30 годин, щоб завершити, і потрібно кілька місяців, щоб пройти всю спеціалізацію.

👩🏽‍💻 Ось деякі з проектів, які ви створите під час роботи над цією спеціалізацією:

  • Модель автозаповнення тексту
  • Відповідь на питання за допомогою BERT
  • Конспектування тексту
  • Чат-бот використовує модель реформатора

НЛП у TensorFlow: Coursera

Якщо ви вже знайомі з TensorFlow, ви можете скористатися NLP у TensorFlow від DeepLearning.AI на Coursera, щоб створити моделі NLP за допомогою TensorFlow.

📋 Передумови

  • Python і Math
  • Практичні знання TensorFlow

Курс охоплює наступне:

  • Використання API TensorFlow для токенізації та попередньої обробки тексту
  • Вкладання слів
  • Генерація природної мови

Моделі послідовностей: Coursera

Курс Sequence Models від DeepLearning.AI на Coursera в рамках Deep Learning Specialization розроблений, щоб озброїти учнів практичними знаннями про НЛП протягом 4-тижневого періоду.

📋 Передумови

  • Python
  • Машинне навчання та лінійна алгебра

Курс охоплює моделі послідовності для НЛП з акцентом на наступному:

  • Рекурентні нейронні мережі на рівні символів (RNN) для моделювання мови
  • Вступ до механізму уваги, уваги до себе та кількох голов
  • Використання трансформерів Hugging Face для відповіді на питання

НЛП: Обіймати обличчя

Команда Hugging Face випустила безкоштовний курс НЛП, який охоплює основні та складні концепції, зосереджуючись на роботі з екосистемою Hugging Face.

📋 Передумови

  • Володіння Python
  • Практичні знання глибокого навчання
  • Досвід роботи з PyTorch і TensorFlow (корисно, але не обов’язково)
  Як створити власне сполучення клавіш у MS Word 2016

Курс складається з 12 розділів і розділений на три розділи, які охоплюють наступне:

  • Використання трансформерів Hugging Face
  • Розуміння бібліотек наборів даних і токенізаторів
  • Розширене застосування трансформаторів, оптимізація моделей для виробництва

Ви маєте доступ до коротких відеолекцій, текстових розділів для понять і блокнотів для спільної роботи.

💲 Ціна: безкоштовно 🤗

НЛП на Google Cloud: Pluralsight

NLP on Google Cloud знайомить учнів зі створенням рішень NLP за допомогою Vertex AI на платформі Google Cloud.

Попередня умова: практичне знання GCP

Цей курс знайомить слухачів з наступним:

  • Представлення тексту
  • Робота з DialogFlow API
  • Побудова нейронних мереж, рекурентних нейронних мереж (RNN), мереж довгострокової короткочасної пам’яті (LSTM) і Gated Recurrent Units (GRU)
  • Використання Vertex AI
  • Механізм уваги та великі мовні моделі

Створіть рішення NLP за допомогою Azure

Створення рішення NLP із Microsoft Azure – це проектний курс на Pluralsight. У цьому проектному курсі ви навчитеся створювати рішення NLP, обробляючи набори даних твітів відгуків клієнтів.

📋 Передумови

  • Програмування на Python
  • Знайомство з порталом Azure

Основні завдання, які ви виконуватимете на цьому шляху, включають наступне:

  • Виявлення мови
  • Розпізнавання іменованих сутностей
  • Вилучення ключової фрази
  • Аналіз настроїв

НЛП з PyTorch: Pluralsight

НЛП із PyTorch на Pluralsight допоможе вам почати роботу з НЛП. Цей курс не охоплює новітню архітектуру трансформатора, але охоплює багато питань обробки природної мови за допомогою PyTorch.

Необхідні умови: знання PyTorch

Цей курс охоплює наступне:

  • Повторювані нейронні мережі (RNN)
  • Двійкова та багатокласова класифікація тексту
  • Вбудовування вектора Word
  • Аналіз настрою за допомогою векторів слів
  • Моделі послідовності для мовного перекладу

Як стати експертом з НЛП: Udacity

Стати експертом з НЛП є офіційним наноступенем з обробки природної мови, який пропонує школа ШІ Udacity. Ця програма наноступеню допоможе вам вивчити як традиційні, так і сучасні методи НЛП, такі як увага шляхом створення проектів.

📋 Передумови

  • Програмування на Python
  • Статистика
  • Машинне та глибоке навчання

Програми Udacity складаються з відеолекцій, вправ із кодування та завершальних проектів. У цьому курсі обробки природної мови ви створюватимете такі проекти:

  • Позначення частиною мови (POS тегування)
  • Модель наскрізного машинного перекладу
  • Модель розпізнавання мовлення
  Як зробити папір в майнкрафт

Перше знайомство з кодом у НЛП

Code-First Introduction to NLP — чудовий курс від fast.ai, якщо ви хочете познайомитися зі сферою НЛП. Цей курс викладає Рейчел Томас, і він охоплює традиційні та нейромережні підходи до обробки природної мови.

📋 Передумови

  • Програмування на Python
  • Концепції машинного навчання
  • Нейронні мережі з PyTorch (корисно, але не обов’язково)

Ось огляд того, що охоплює курс:

  • Традиційний НЛП: цей розділ охоплює обробку тексту з використанням регулярних виразів, методів матричної факторизації, таких як декомпозиція сингулярних значень (SVD), і простої байєсівської класифікації тексту.
  • Підходи нейронних мереж до НЛП: далі курс охоплює рекурентні нейронні мережі, моделі seq2seq, механізм уваги та моделі трансформаторів
  • Етичні проблеми в НЛП: у цьому курсі також є лекції, в яких висвітлюються деякі етичні проблеми, пов’язані з використанням обробки природної мови, наприклад упередження та ця дезінформація.

    • 💲 Ціна: безкоштовно

    НЛП із машинним навчанням: навчальний

    Цей НЛП із машинним навчанням від Educative спрямований на ознайомлення учнів із важливими концепціями НЛП. Educative є однією з популярних платформ онлайн-навчання, від підготовки до інтерв’ю з кодуванням і проектування системи до машинного навчання.

    Курс охоплює наступне:

    • Вкладання слів
    • Мовні моделі
    • Класифікація тексту
    • Моделі Seq2seq

    НЛП на Python: DataCamp

    Обробка природної мови в Python від Datacamp — це структурований набір навичок із шести курсів. Ці курси знайомлять учнів з різними аспектами обробки природної мови.

    📋 Передумови

    • Володіння Python
    • Розуміння машинного навчання

    Цей трек складається з наступних курсів:

    Курс НЛП: Лена Войта

    Курс НЛП є продовженням курсу обробки природної мови, який автор Лєна Войта викладає в Яндекс Школі аналізу даних. Курс складається з розділів і містить інтерактивні уроки та публікації в блогах. Крім того, є зошити та конспекти наукових робіт.

    • Класифікація тексту (як традиційний, так і нейромережевий підходи)
    • Вкладання слів
    • Оцінка мовних моделей
    • Моделі Seq2seq і увага
    • Трансфер навчання для НЛП

    💲 Ціна: безкоштовно

    Висновок

    Сподіваюся, цей список навчальних ресурсів був для вас корисним. Виходячи з попередніх умов і часу, ви можете вибрати курс або спеціалізацію, які найкраще відповідають вашим інтересам. Отримавши фундаментальні знання, обов’язково створюйте проекти на основі реальних наборів даних, щоб доповнити та зміцнити своє розуміння. Щасливого кодування!👩🏽‍💻

    Далі перегляньте список зошитів з науки про дані, які ви можете використовувати для свого наступного НЛП-проекту!