A 13 legjobb NLP-tanfolyam a természetes nyelvi feldolgozás megtanulásához

Íme egy lista az NLP-tanfolyamokról és szakirányokról, amelyek segítenek a természetes nyelvi feldolgozás útjában!

A Natural Language Processing (NLP) a számítástechnika és a számítógépes nyelvészet metszéspontjában található. A vásárlói vélemények érzéselemzésétől a marketing döntések meghozatalán át a gépi fordításig és a chatbotokig az NLP minden szektorban erőt ad.

Ha már tapasztalta a gépi tanulási modellek felépítését, az NLP-t hozzáadhatja eszköztárához különféle problémák megoldásához: szöveges összegzés, kérdésmegválaszolás, természetes nyelv generálása stb.

Megvizsgáljuk az NLP-szerepek széles körű készségkövetelményeit, majd folytatjuk az erőforrások összegyűjtött listáját a természetes nyelvi feldolgozás megkezdéséhez.

NLP karrierútvonalak: NLP mérnök, NLP fejlesztő és sok más

A kutatás fejlődése elősegítette a modern NLP technikák fejlődését. A 117 000 USD feletti átlagfizetéssel az NLP mérnöki és fejlesztői szerepei a közelmúltban népszerűvé váltak.

A készségkészlet sokrétű, a downstream NLP-feladatok adatgyűjtésétől és a nyelvészeti fogalmak, például a függőségi elemzés és a beszédrész (POS) címkézés gyakorlati ismeretétől a transzformátormodellek gyakorlati ismeretéig.

Az NLP-be való bejutáshoz programozási és gépi tanulási jártasság szükséges. Tapasztalattal kell rendelkeznie a mély tanulási keretrendszerekkel, például a PyTorch és a TensorFlow, valamint az NLP könyvtárakkal, mint például a spaCy és a HuggingFace.

Természetes nyelvi feldolgozás (NLP) tanfolyamok

Ezután tekintsünk át a népszerű tanulási platformokon elérhető legjobb kurzusok közül. Azt is közöljük, hogy milyen előfeltételek szükségesek ahhoz, hogy a legtöbbet hozhassa ki ezekből a tanfolyamokból. 👩‍🏫

CS224n: NLP mély tanulással

Prof. Chris Manning, CS224n tanította: A Stanfordon kínált NLP mély tanulással az egyik legjobb tanfolyam a természetes nyelvi feldolgozás megtanulásához. Az előadások elérhetők a YouTube-on, a jegyzetek és a feladatfüzetek – a jelenlegi és a korábbi kínálatból – ingyenesen elérhetők a kurzus honlapján.

📋 Előfeltételek

  • Python programozás
  • Matematika: statisztika, valószínűségszámítás, számítás, lineáris algebra
  • A gépi tanulás alapjai
  Egy adott lekérdezéshez kapcsolódó böngészési előzmények törlése [Chrome]

Ez egy félévig tartó kurzus, amely az NLP-témák széles skáláját fedi le:

  • Szóvektorok
  • Ismétlődő neurális hálózatok
  • Figyelem és részszó modellek
  • Transzformátorok és alkalmazások

💲 Árazás: Ingyenes ✅

NLP specializáció: Coursera

A Coursera DeepLearning.AI természetes nyelvfeldolgozási specializációja az egyik legnépszerűbb tanulási forrás. Ennek a specializációnak a célja a hagyományos NLP technikák oktatása négy kurzuson keresztül a legújabb fejlesztésekig, mint például a transzformátor és reformer modellek.

📋 Előfeltételek

  • Közepes Python
  • Gépi tanulás és a mély tanulási keretrendszerek ismerete
  • Számítás, Lineáris algebra, Statisztika

A következő szakok a specializációban:

A specializáció minden kurzusa több mint 30 órát vesz igénybe, és néhány hónapot vesz igénybe a teljes specializáció elvégzése.

👩🏽‍💻 Íme néhány projekt, amelyeket a szakterületen való munka során épít majd fel:

  • Automatikus szövegkiegészítő modell
  • Kérdések megválaszolása a BERT segítségével
  • Szöveges összefoglaló
  • Chatbot reformer modellt használva

NLP a TensorFlow-ban: Coursera

Ha már ismeri a TensorFlow-t, használhatja az NLP-t a TensorFlow-ban a DeepLearning.AI-ban a Coursera-n, hogy NLP-modelleket építsen a TensorFlow-val.

📋 Előfeltételek

  • Python és matematika
  • A TensorFlow gyakorlati ismerete

A tanfolyam a következőket fedi le:

  • TensorFlow API-k használata szöveg-tokenizáláshoz és előfeldolgozáshoz
  • Szóbeágyazások
  • Természetes nyelvgeneráció

Sorozatmodellek: Coursera

A DeepLearning.AI szekvenciamodellek kurzusa a Coursera mélytanulási szakirányon célja, hogy egy 4 hetes perióduson keresztül elsajátítsa a tanulókat az NLP gyakorlati ismereteivel.

📋 Előfeltételek

  • Piton
  • Gépi tanulás és lineáris algebra

A kurzus az NLP szekvenciamodelljeivel foglalkozik, a következőkre összpontosítva:

  • Karakterszintű ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) nyelvi modellezéshez
  • Bevezetés a figyelemmechanizmusba, az ön- és többfejes figyelembe
  • Hugging Face transzformátorok használata a kérdések megválaszolásához

NLP: átölelő arc

A Hugging Face csapata kiadott egy ingyenes NLP-tanfolyamot, amely az alapoktól a haladó fogalmakig terjed, és a Hugging Face ökoszisztémával való együttműködésre összpontosít.

📋 Előfeltételek

  • Pythonban való jártasság
  • A mélytanulás gyakorlati ismerete
  • PyTorch és TensorFlow használatban szerzett tapasztalat (hasznos, de nem kötelező)

A kurzus 12 fejezetből áll, és három részre oszlik, amelyek a következőket fedik le:

  • Hugging Face transzformátorok használata
  • Adatkészletek és Tokenizers könyvtárak megértése
  • A transzformátorok fejlett alkalmazásai, modellek optimalizálása a gyártáshoz

Hozzáférhet a rövid videó előadásokhoz, a fogalmak szöveges szakaszaihoz és a colab jegyzetfüzetekhez.

💲 Árazás: Ingyenes 🤗

NLP a Google Cloudon: Pluralsight

Az NLP a Google Cloudon bevezeti a tanulókat az NLP-megoldások felépítésébe a Vertex AI segítségével a Google Cloud platformon.

  Túl hosszú, nem olvastam A Chrome kiterjesztés összefoglalja a hosszú cikkeket

Feltétel: GCP gyakorlati ismerete

Ez a kurzus a következőket ismerteti meg a tanulókkal:

  • Szövegábrázolás
  • Munka a DialogFlow API-val
  • Neurális hálózatok, ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek), hosszú távú rövid távú memória (LSTM) hálózatok és kapuzott ismétlődő egységek (GRU) építése
  • Vertex AI használata
  • Figyelemmechanizmus és nagy nyelvi modellek

Készítsen NLP-megoldást az Azure-ral

NLP-megoldás felépítése a Microsoft Azure segítségével egy projektalapú tanfolyam a Pluralsightról. Ezen a projekt-alapú tanfolyamon megtanulhatja, hogyan építsen fel NLP-megoldást az ügyfelek véleményeinek tweet-adatkészleteinek feldolgozásával.

📋 Előfeltételek

  • Python programozás
  • Az Azure Portal ismerete

Az út során elvégzendő legfontosabb feladatok a következők:

  • Nyelvfelismerés
  • Elnevezett entitás felismerés
  • Kulcsmondat-kivonás
  • Érzelemelemzés

NLP PyTorch segítségével: Pluralsight

Az NLP a PyTorch segítségével a Pluralsighton segít az NLP használatának megkezdésében. Ez a kurzus nem fedi le a legújabb transzformátor-architektúrát, de sok területet lefed a PyTorch segítségével történő természetes nyelvi feldolgozásról.

Feltétel: PyTorch ismerete

Ez a tanfolyam a következőket fedi le:

  • Ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek)
  • Bináris és többosztályos szövegosztályozás
  • Word vektor beágyazások
  • Érzelemelemzés szóvektorok segítségével
  • Sorozatról szekvenciára modellek nyelvi fordításhoz

NLP-szakértővé válás: Udacity

Az NLP-szakértővé válás az Udacity’s School of AI által kínált hivatalos természetes nyelvi feldolgozó nanodiploma. Ez a nano fokozatú program segít megtanulni mind a hagyományos, mind a modern NLP technikákat, mint például a figyelem az építési projektek során.

📋 Előfeltételek

  • Python programozás
  • Statisztika
  • Gépi tanulás és mély tanulás

Az Udacity programjai videóelőadásokból, kódolási gyakorlatokból és záróprojektekből állnak. Ezen a természetes nyelvi feldolgozási tanfolyamon a következő projekteket építheti fel:

  • A beszédcímkézés része (POS-címkézés)
  • A végpontok közötti gépi fordítási modell
  • Beszédfelismerő modell

A Kód-első Bevezetés az NLP-be

A Code-First Bevezetés az NLP-be a fast.ai nagyszerű kurzusa, ha meg szeretné ismerni az NLP birodalmát. Ezt a kurzust Rachel Thomas tartja, és a természetes nyelvi feldolgozás hagyományos és neurális hálózati megközelítéseit fedi le.

📋 Előfeltételek

  • Python programozás
  • Gépi tanulási koncepciók
  • Neurális hálózatok PyTorch segítségével (hasznos, de nem kötelező)

Íme egy áttekintés arról, hogy mit takar a tanfolyam:

  • Hagyományos NLP: Ez a szakasz a reguláris kifejezésekkel, mátrixfaktorizációs technikákkal, például Singular Value Decomposition (SVD) és naiv Bayes szövegosztályozással végzett szövegfeldolgozással foglalkozik.
  • Neurális hálózati megközelítések az NLP-hez: A kurzus az ismétlődő neurális hálózatokat, a seq2seq modelleket, a figyelemmechanizmusokat és a transzformátor modelleket tartalmazza
  • Etikai kérdések az NLP-ben: Ez a kurzus olyan előadásokat is tartalmaz, amelyek kiemelik a természetes nyelvi feldolgozás használatából eredő etikai problémákat, például az elfogultságot és a félretájékoztatást.
  •   GPS-hely meghamisítása iPhone-on

    💲 Árazás: Ingyenes

    NLP gépi tanulással: oktató

    Az Educative gépi tanulással készült NLP-je arra összpontosít, hogy a tanulók megismerkedjenek az NLP fontos fogalmaival. A kódolási interjúk előkészítésétől és a rendszertervezéstől a gépi tanulásig az Educative az egyik legnépszerűbb online tanulási platform.

    A tanfolyam a következőket fedi le:

    • Szóbeágyazások
    • Nyelvi modellek
    • Szöveg osztályozás
    • Seq2seq modellek

    NLP Pythonban: DataCamp

    A Natural Language Processing in Python by Datacamp egy hat kurzusból álló strukturált készségpálya. Ezek a kurzusok a természetes nyelvi feldolgozás különböző aspektusaiba vezetik be a tanulókat.

    📋 Előfeltételek

    • Pythonban való jártasság
    • A gépi tanulás megértése

    Ez a pálya a következő tanfolyamokból áll:

    NLP tanfolyam: Lena Voita

    Az NLP-tanfolyam annak a természetes nyelvi feldolgozási kurzusnak a kiterjesztése, amelyet a szerző, Lena Voita a Yandex Adatelemző Iskolában tanít. A kurzus szekciókra van felosztva, interaktív leckéket és blogbejegyzéseket tartalmaz. Ezen kívül vannak jegyzetfüzetek és kutatási dolgozatok összefoglalói.

    • Szövegosztályozás (hagyományos és neurális hálózati megközelítések egyaránt)
    • Szóbeágyazások
    • Nyelvi modellek értékelése
    • Seq2seq modellek és figyelem
    • Transzfertanulás az NLP-hez

    💲 Árazás: Ingyenes

    Következtetés

    Remélem, hasznosnak találta ezt a tanulási forráslistát. Az előfeltételek és az időráfordítás alapján kiválaszthatja az érdeklődési körének leginkább megfelelő képzést vagy szakirányt. Miután megszerezte az alapvető ismereteket, feltétlenül építsen projekteket valós adatkészletekre, hogy kiegészítse és megerősítse tudását. Boldog kódolást!👩🏽‍💻

    Ezután tekintse meg az adattudományi jegyzetfüzetek listáját, amelyeket a következő NLP-projektjéhez használhat!