自然言語処理を学ぶための 13 のベスト NLP コース

公開: 2022-11-24

自然言語処理の旅を始めるのに役立つ NLP コースと専門分野のリストを次に示します。

自然言語処理 (NLP)は、コンピューター サイエンスと計算言語学の交差点にあります。 カスタマー レビューのセンチメント分析から、機械翻訳やチャットボットに至るまで、NLP はすべての分野で力を発揮しています。

機械学習モデルの構築経験がある場合は、NLP をツールボックスに追加して、テキストの要約、質問応答、自然言語生成などのさまざまな問題を解決できます。

NLP の役割に関する広範なスキル要件を確認し、厳選されたリソースのリストに進んで、自然言語処理を開始します。

NLP キャリア パス: NLP エンジニア、NLP 開発者など

研究の進歩により、最新の NLP 技術の開発が促進されました。 平均給与が 117,000 米ドルを超える NLP エンジニアおよび開発者の役割は、最近人気を博しています。

スキル セットは、下流の NLP タスクのデータ収集や、依存関係の解析や品詞 (POS) タグ付けなどの言語学の概念に関する実用的な知識から、変換モデルの実用的な知識まで、さまざまです。

NLP、プログラミングおよび機械学習の習熟度を取得するには 必要とされている。 また、PyTorch や TensorFlow などのディープ ラーニング フレームワークや、spaCy や HuggingFace などの NLP ライブラリの経験も必要です。

自然言語処理 (NLP) コース

次に、人気のある学習プラットフォームで利用できる最高のコースをいくつか見ていきましょう。 また、これらのコースを最大限に活用するために必要な前提条件についても説明します。

CS224n: ディープ ラーニングによる NLP

Chris Manning 教授が担当する CS224n: NLP with Deep Learning は、スタンフォード大学で提供されており、自然言語処理を学ぶのに最適なコースの 1 つです。 講義は YouTube で利用できます。講義ノートと演習ノート (現在および以前のオファリングから) は、コースの Web サイトで無料で入手できます。

YouTube ビデオ

前提条件

  • Python プログラミング
  • 数学: 統計、確率、微積分、線形代数
  • 機械学習の基礎

これは、幅広い NLP トピックをカバーする 1 学期間のコースです。

  • 単語ベクトル
  • 再帰型ニューラル ネットワーク
  • 注意とサブワード モデル
  • 変圧器とアプリケーション

料金: 無料

NLP専門：Coursera

Coursera の DeepLearning.AI による自然言語処理専門講座は、人気のある学習リソースの 1 つです。 この専門分野は、4 つのコースを通じて従来の NLP テクニックから、トランスフォーマー モデルやリフォーマー モデルなどの最新の進歩までを教えることを目的としています。

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前提条件

  • 中級のパイソン
  • 機械学習とディープ ラーニング フレームワークの知識
  • 微積分、線形代数、統計学

スペシャライゼーションのコースは次のとおりです。

  • 分類空間とベクトル空間を使用した NLP
  • 確率モデルによる NLP
  • シーケンス モデルを使用した NLP
  • 注意モデルを使用した NLP

スペシャライゼーションの各コースを完了するには 30 時間以上かかり、スペシャライゼーション全体を完了するには数か月かかります。

このスペシャライゼーションを通じて構築するプロジェクトの一部を次に示します。

  • テキスト オートコンプリート モデル
  • BERT を使用した質問応答
  • テキスト要約
  • リフォーマーモデルを使ったチャットボット

TensorFlow の NLP: Coursera

すでに TensorFlow に精通している場合は、Coursera の DeepLearning.AI による TensorFlow の NLP を利用して、TensorFlow で NLP モデルを構築できます。

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前提条件

  • Python と数学
  • TensorFlow の実用的な知識

コースの内容は次のとおりです。

  • テキストのトークン化と前処理のための TensorFlow API の使用
  • 単語の埋め込み
  • 自然言語生成

シーケンス モデル: Coursera

Deep Learning Specialization の Coursera にある DeepLearning.AI によるシーケンス モデル コースは、学習者が 4 週間にわたって NLP の実用的な知識を習得できるように設計されています。

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前提条件

  • パイソン
  • 機械学習と線形代数

このコースでは、以下に焦点を当てた NLP のシーケンス モデルについて説明します。

  • 言語モデリングのための文字レベルの再帰型ニューラル ネットワーク (RNN)
  • 注意メカニズムの紹介、自己注意と多頭注意
  • 質問応答にハグ顔トランスフォーマーを使用する

NLP：ハグ顔

Hugging Face チームは、無料の NLP コースをリリースしました。このコースでは、基本的な概念から高度な概念までをカバーし、Hugging Face エコシステムでの作業に焦点を当てています。

YouTube ビデオ

前提条件

  • Python の習熟度
  • 深層学習の実務知識
  • PyTorch と TensorFlow の経験 (役に立つが必須ではない)

このコースには 12 の章があり、次の内容をカバーする 3 つのセクションに分かれています。

  • ハグフェイストランスフォーマーの使用
  • データセットとトークナイザー ライブラリについて
  • 変圧器の高度なアプリケーション、生産用モデルの最適化

短いビデオ レクチャー、概念に関するテキストベースのセクション、コラボレーション ノートブックにアクセスできます。

料金: 無料

Google Cloud での NLP: Pluralsight

NLP on Google Cloud では、Google Cloud プラットフォームで Vertex AI を使用して NLP ソリューションを構築する方法を学習者に紹介します。

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前提条件: GCP の実用的な知識

このコースでは、学習者に次のことを紹介します。

  • テキスト表現
  • DialogFlow API の操作
  • ニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、Long Short Term Memory (LSTM) ネットワーク、Gated Recurrent Unit (GRU) の構築
  • Vertex AI の使用
  • 注意メカニズムと大規模な言語モデル

Azure で NLP ソリューションを構築する

Build an NLP Solution with Microsoft Azure は、Pluralsight のプロジェクト ベースのコースです。 このプロジェクト ベースのコースでは、カスタマー レビューのツイート データセットを処理して NLP ソリューションを構築する方法を学びます。

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前提条件

  • Python プログラミング
  • Azure ポータルに精通している

途中で実行する主なタスクには、次のものが含まれます。

  • 言語検出
  • 固有表現認識
  • キーフレーズ抽出
  • 感情分析

PyTorch を使用した NLP: Pluralsight

Pluralsight で PyTorch を使用した NLP は、NLP を使い始めるのに役立ちます。 このコースでは、最近のトランスフォーマー アーキテクチャはカバーしていませんが、PyTorch を使用した自然言語処理の多くの基礎をカバーしています。

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前提条件: PyTorch に精通していること

このコースでは、次の内容について説明します。

  • リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)
  • バイナリおよびマルチクラスのテキスト分類
  • 単語ベクトルの埋め込み
  • 単語ベクトルを使用した感情分析
  • 言語翻訳のための sequence-to-sequence モデル

NLP エキスパートになる: Udacity

NLP エキスパートになることは、Udacity の School of AI が提供する公式の自然言語処理ナノ学位です。 このナノ学位プログラムは、プロジェクトを構築することによる注意など、従来の NLP テクニックと最新の NLP テクニックの両方を学ぶのに役立ちます。

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前提条件

  • Python プログラミング
  • 統計学
  • 機械学習と深層学習

Udacity のプログラムは、ビデオ講義、コーディング演習、頂点プロジェクトで構成されています。 この自然言語処理コースでは、次のプロジェクトを構築します。

  • 音声タグ付けの一部 (POS Tagging)
  • エンドツーエンドの機械翻訳モデル
  • 音声認識モデル

コードファーストの NLP 入門

A Code-First Introduction to NLP は、NLP の領域に精通したい場合、fast.ai による優れたコースです。 このコースは Rachel Thomas が担当し、自然言語処理に対する従来のニューラル ネットワーク アプローチを取り上げます。

前提条件

  • Python プログラミング
  • 機械学習の概念
  • PyTorch を使用したニューラル ネットワーク (役立つが必須ではない)

コースの内容の概要は次のとおりです。

  1. 従来の NLP : このセクションでは、正規表現を使用したテキスト処理、特異値分解 (SVD) などの行列分解手法、およびテキスト分類のための単純ベイズについて説明します。
  2. NLP へのニューラル ネットワークのアプローチ: コースでは、リカレント ニューラル ネットワーク、seq2seq モデル、アテンション メカニズム、トランスフォーマー モデルについて説明します。
  3. NLP における倫理的問題: このコースには、偏見やこの偽情報など、自然言語処理の使用に起因するいくつかの倫理的問題に焦点を当てた講義もあります。

料金: 無料

機械学習による NLP: 教育的

Educative によるこの機械学習を使用した NLP は、学習者が NLP の重要な概念に慣れることに重点を置いています。 コーディングの面接準備やシステム設計から機械学習まで、Educative は人気のあるオンライン学習プラットフォームの 1 つです。

コースの内容は次のとおりです。

  • 単語の埋め込み
  • 言語モデル
  • テキスト分類
  • Seq2seq モデル

Python での NLP: DataCamp

Datacamp による Python の自然言語処理は、6 つのコースからなる構造化されたスキル トラックです。 これらのコースでは、学習者に自然言語処理のさまざまな側面を紹介します。

前提条件

  • Python の習熟度
  • 機械学習の理解

このトラックは、次のコースで構成されています。

  • Python での NLP の紹介: 正規表現やルールベースの方法など、NLP の基本を学びます。
  • Python での感情分析: 映画のレビュー、Amazon の製品レビュー、ツイートなど、実際のデータセットでエンドツーエンドの感情分析モデルを構築します。
  • Python でのチャットボットの構築: scikit-learn、spaCy、および Rasa NLU ライブラリを使用してチャットボットを構築します。
  • spaCy を使用した高度な NLP: 名前付きエンティティの認識などのタスクのために、spaCy を使用して自然言語処理パイプラインを構築します。
  • Python での音声言語処理: Python で音声認識モデルを構築する方法を学びます。
  • Python での NLP の特徴量エンジニアリング: テキスト データから特徴量を抽出する手法を学びます。

NLP コース: Lena Voita

NLP コースは、著者の Lena Voita が Yandex School of Data Analysis で教えている自然言語処理コースの延長です。 コースはセクションに編成されており、インタラクティブなレッスンとブログ投稿が含まれています。 また、研究論文のノートや要約もあります。

  • テキスト分類 (従来のアプローチとニューラル ネットワークのアプローチの両方)
  • 単語の埋め込み
  • 言語モデルの評価
  • Seq2seqモデルと注意点
  • NLP の転移学習

料金: 無料

結論

この学習リソースのリストがお役に立てば幸いです。 前提条件と時間のコミットメントに基づいて、自分の興味に最も適したコースまたは専門分野を選択できます。 基礎知識を習得したら、理解を補足および強化するために、必ず実世界のデータセットでプロジェクトを構築してください。 ハッピーコーディング！

次に、次の NLP プロジェクトで使用できるデータ サイエンス ノートブックのリストを確認してください。