Пропонуємо вашій увазі добірку курсів та спеціалізацій з обробки природної мови (NLP), які стануть вашим надійним провідником у світі аналізу тексту та мови!
Обробка природної мови – це міждисциплінарна галузь, що поєднує комп’ютерні науки та лінгвістику. Від визначення емоційного забарвлення відгуків клієнтів до формування маркетингових стратегій, машинного перекладу та створення інтелектуальних чат-ботів – NLP відкриває нові горизонти у різних сферах діяльності.
Якщо ви вже маєте досвід розробки моделей машинного навчання, ви зможете легко інтегрувати NLP у свій професійний арсенал для розв’язання різноманітних завдань, як-от узагальнення текстів, створення відповідей на запитання або генерація природної мови.
У цій статті ми розглянемо ключові навички, необхідні для роботи в сфері NLP, а також запропонуємо ретельно підібраний список навчальних ресурсів, які допоможуть вам розпочати свій шлях у цій захоплюючій галузі.
Кар’єрні можливості у сфері NLP: інженер, розробник та інші
Активний розвиток досліджень у сфері NLP сприяє створенню інноваційних технологій. Ролі інженера та розробника NLP стають все більш популярними, а середній рівень заробітної плати перевищує 117 тисяч доларів США на рік.
Необхідний набір навичок є досить різноманітним: від збору даних, необхідних для подальшого опрацювання, і розуміння лінгвістичних концепцій (таких як аналіз залежностей та визначення частин мови), до глибокого знання моделей-трансформерів.
Для того, щоб досягти успіху в сфері NLP, вам знадобляться навички програмування та машинного навчання. Також необхідний досвід роботи з фреймворками глибокого навчання, такими як PyTorch і TensorFlow, та бібліотеками NLP, як spaCy і HuggingFace.
Курси з обробки природної мови (NLP)
Далі ми розглянемо підбірку найкращих курсів, які доступні на популярних освітніх платформах. Також звернемо увагу на попередні знання, які вам знадобляться для максимальної ефективності навчання. 👩🏫
CS224n: NLP з глибоким навчанням
Курс CS224n: NLP з глибоким навчанням, викладений професором Крісом Меннінгом у Стенфордському університеті, вважається одним з провідних курсів для вивчення обробки природної мови. Лекції доступні на YouTube, а конспекти та практичні завдання з поточних та минулих семестрів знаходяться у вільному доступі на веб-сайті курсу.
📋 Необхідні знання:
- Програмування на Python
- Математика: статистика, теорія ймовірності, математичний аналіз, лінійна алгебра
- Основи машинного навчання
Курс розрахований на один семестр і охоплює широкий спектр тем з NLP:
- Вектори слів
- Рекурентні нейронні мережі
- Механізми уваги та моделі підслів
- Трансформери та їх застосування
💲 Вартість: безкоштовно ✅
Спеціалізація NLP: Coursera
Спеціалізація з обробки природної мови від DeepLearning.AI на платформі Coursera є одним з найпопулярніших навчальних ресурсів. Ця спеціалізація охоплює як традиційні методи NLP, так і новітні досягнення, такі як моделі-трансформери та реформатори, через чотири послідовні курси.
📋 Необхідні знання:
- Середній рівень знання Python
- Машинне навчання та знання фреймворків глибокого навчання
- Математичний аналіз, лінійна алгебра, статистика
Спеціалізація включає наступні курси:
Для завершення кожного курсу спеціалізації потрібно понад 30 годин, а проходження всієї спеціалізації займе кілька місяців.
👩🏽💻 Ось приклади проектів, які ви створите в процесі навчання:
- Модель автозаповнення тексту
- Відповіді на запитання за допомогою BERT
- Конспектування тексту
- Чат-бот з використанням моделі-реформатора
NLP у TensorFlow: Coursera
Якщо ви вже знайомі з TensorFlow, ви можете скористатися курсом NLP у TensorFlow від DeepLearning.AI на платформі Coursera, щоб створювати моделі NLP за допомогою TensorFlow.
📋 Необхідні знання:
- Python та математичні основи
- Практичні знання TensorFlow
Курс охоплює наступні теми:
- 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, що є частиною Deep Learning Specialization, розроблений для того, щоб надати студентам практичні знання про NLP протягом 4 тижнів навчання.
📋 Необхідні знання:
- Python
- Машинне навчання та лінійна алгебра
Курс зосереджується на моделях послідовностей для NLP, зокрема:
- Рекурентні нейронні мережі (RNN) на рівні символів для моделювання мови
- Знайомство з механізмами уваги, самозверненої уваги та багатоголової уваги
- Використання трансформерів Hugging Face для відповіді на питання
NLP: Hugging Face
Команда Hugging Face розробила безкоштовний курс NLP, який охоплює як базові, так і складні концепції, акцентуючи увагу на роботі з екосистемою Hugging Face.
📋 Необхідні знання:
- Впевнене володіння Python
- Практичні знання глибокого навчання
- Досвід роботи з PyTorch і TensorFlow (бажано, але не обов’язково)
Курс складається з 12 розділів і поділений на три блоки, що охоплюють наступні теми:
- Використання трансформерів Hugging Face
- Розуміння бібліотек наборів даних і токенізаторів
- Поглиблене застосування трансформерів, оптимізація моделей для виробництва
Ви отримаєте доступ до коротких відеолекцій, текстових матеріалів з поясненнями концепцій і блокнотів для спільної роботи.
💲 Вартість: безкоштовно 🤗
NLP на Google Cloud: Pluralsight
Курс NLP on Google Cloud познайомить вас зі створенням рішень NLP з використанням Vertex AI на платформі Google Cloud.
Необхідна умова: практичне знання GCP
Курс охоплює наступні теми:
- 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
- Механізми уваги та великі мовні моделі
Створення рішення NLP з Azure
Створення рішення NLP з Microsoft Azure — це проектний курс на Pluralsight. В ході цього курсу ви навчитеся розробляти рішення NLP, обробляючи набори даних твітів з відгуками клієнтів.
📋 Необхідні знання:
- Програмування на Python
- Знайомство з порталом Azure
Основні завдання, які ви виконуватимете під час навчання:
- Визначення мови
- Розпізнавання іменованих сутностей
- Вилучення ключових фраз
- Аналіз тональності
NLP з PyTorch: Pluralsight
Курс NLP з PyTorch на Pluralsight допоможе вам розпочати роботу з NLP. Хоча він не охоплює найновіші архітектури трансформерів, курс детально розглядає багато аспектів обробки природної мови з використанням PyTorch.
Необхідні знання: знання PyTorch
Курс охоплює наступні теми:
- Рекурентні нейронні мережі (RNN)
- Бінарна та багатокласова класифікація тексту
- Вкладення векторів слів
- Аналіз тональності за допомогою векторів слів
- Моделі послідовностей для машинного перекладу
Як стати експертом з NLP: Udacity
Програма Becoming an NLP Expert є офіційним нано-ступенем з обробки природної мови, який пропонує школа ШІ Udacity. Ця програма допоможе вам вивчити як традиційні, так і сучасні методи NLP, зокрема, механізми уваги, через створення проектів.
📋 Необхідні знання:
- Програмування на Python
- Статистика
- Машинне та глибоке навчання
Навчальні програми Udacity складаються з відеолекцій, практичних завдань з кодування та фінальних проектів. У цьому курсі з обробки природної мови ви будете працювати над наступними проектами:
- Визначення частин мови (POS-тегування)
- Модель наскрізного машинного перекладу
- Модель розпізнавання мови
Знайомство з NLP через код
Курс Code-First Introduction to NLP від fast.ai – це чудовий вибір, якщо ви хочете познайомитися зі світом NLP. Курс веде Рейчел Томас, і він охоплює як традиційні, так і нейромережеві підходи до обробки природної мови.
📋 Необхідні знання:
- Програмування на Python
- Концепції машинного навчання
- Нейронні мережі з PyTorch (бажано, але не обов’язково)
Ось огляд тем, які охоплює курс:
- Традиційний NLP: обробка тексту з використанням регулярних виразів, методів матричної факторизації (таких як сингулярний розклад (SVD)) та наївного баєсівського класифікатора тексту.
- Нейромережеві підходи до NLP: курс охоплює рекурентні нейронні мережі, моделі seq2seq, механізми уваги та моделі-трансформери
- Етичні питання в NLP: курс містить лекції, в яких розглядаються етичні питання, пов’язані з використанням обробки природної мови, такі як упередження та дезінформація.
💲 Вартість: безкоштовно
NLP з машинним навчанням: Educative
Курс NLP with Machine Learning від Educative спрямований на ознайомлення студентів з ключовими концепціями NLP. Educative є популярною онлайн-платформою для навчання, яка охоплює широкий спектр тем, від підготовки до співбесід з кодування та проектування систем до машинного навчання.
Курс охоплює наступні теми:
- Вкладення слів
- Мовні моделі
- Класифікація тексту
- Моделі Seq2seq
NLP на Python: DataCamp
Обробка природної мови на Python від Datacamp — це структурована навчальна програма, що складається з шести курсів. Ці курси знайомлять студентів з різними аспектами обробки природної мови.
📋 Необхідні знання:
- Володіння Python
- Розуміння машинного навчання
Програма складається з наступних курсів:
Курс NLP: Лена Войта
Курс NLP є розширенням курсу обробки природної мови, який автор Лена Войта викладає в Яндекс Школі аналізу даних. Курс складається з розділів і містить інтерактивні уроки та статті в блозі. Крім того, є блокноти з кодом та конспекти наукових робіт.
- Класифікація тексту (як традиційний, так і нейромережевий підходи)
- Вкладення слів
- Оцінка мовних моделей
- Моделі Seq2seq та увага
- Трансферне навчання для NLP
💲 Вартість: безкоштовно
Висновок
Сподіваємося, що цей список навчальних ресурсів стане вам у пригоді. Зважаючи на ваш попередній досвід та наявний час, ви можете обрати курс або спеціалізацію, що найкраще відповідають вашим інтересам. Після отримання фундаментальних знань, не забувайте про практику – створюйте проекти на основі реальних наборів даних, щоб розширити та зміцнити свої знання. Бажаємо успіхів у навчанні! 👩🏽💻
Далі перегляньте добірку блокнотів з науки про дані, які можна використовувати для вашого наступного NLP-проекту!