Los 13 mejores cursos de PNL para aprender el procesamiento del lenguaje natural

¡Aquí hay una lista de cursos y especializaciones de PNL para ayudarlo a comenzar su viaje de procesamiento del lenguaje natural!

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) se encuentra en la intersección de la informática y la lingüística computacional . Desde el análisis de sentimientos de las reseñas de los clientes para impulsar las decisiones de marketing hasta la traducción automática y los chatbots, NLP está impulsando todos los sectores.

Si tiene experiencia en la creación de modelos de aprendizaje automático, puede agregar NLP a su caja de herramientas para resolver varios problemas: resumen de texto, respuesta a preguntas, generación de lenguaje natural y más.

Veremos los amplios requisitos de habilidades para los roles de NLP y luego procederemos a la lista seleccionada de recursos para comenzar con el procesamiento del lenguaje natural.

Trayectorias profesionales de PNL: ingeniero de PNL, desarrollador de PNL y más

Los avances en la investigación han impulsado el desarrollo de técnicas modernas de PNL. Con un salario promedio de más de 117 000 USD, los roles de ingeniero y desarrollador de PNL han ganado popularidad recientemente.

El conjunto de habilidades es diverso, desde la recopilación de datos para tareas posteriores de NLP y un conocimiento práctico de los conceptos lingüísticos, como el análisis de dependencias y el etiquetado de partes del discurso (POS), hasta un conocimiento práctico de los modelos de transformadores.

Para entrar en PNL, competencia en programación y aprendizaje automático. es requerido. También debe tener experiencia con marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow y bibliotecas NLP como spaCy y HuggingFace.

Cursos de procesamiento del lenguaje natural (PNL)

A continuación, repasemos algunos de los mejores cursos disponibles en las plataformas de aprendizaje populares. También indicaremos los requisitos previos que necesita para aprovechar al máximo estos cursos.

CS224n: PNL con aprendizaje profundo

Impartido por el Prof. Chris Manning, CS224n: NLP con Deep Learning, ofrecido en Stanford, es uno de los mejores cursos para aprender el procesamiento del lenguaje natural. Las conferencias están disponibles en YouTube, y las notas de las conferencias y los cuadernos de ejercicios, de las ofertas actuales y anteriores, están disponibles gratuitamente en el sitio web del curso.

requisitos previos

• Programación en Python
• Matemáticas: Estadística, Probabilidad, Cálculo, Álgebra Lineal
• Fundamentos del aprendizaje automático

Este es un curso de un semestre que cubre una amplia gama de temas de PNL:

• Vectores de palabras
• Redes neuronales recurrentes
• Modelos de atención y subpalabras
• Transformadores y aplicaciones

Precios : Gratis

Especialización en PNL: Coursera

La especialización en procesamiento del lenguaje natural de DeepLearning.AI en Coursera es uno de los recursos de aprendizaje populares. Esta especialización tiene como objetivo enseñar técnicas tradicionales de PNL a través de cuatro cursos hasta los avances más recientes, como los modelos transformadores y reformadores.

requisitos previos

• Python intermedio
• Aprendizaje automático y conocimiento de marcos de aprendizaje profundo
• Cálculo, Álgebra lineal, Estadística

Los siguientes son los cursos en la especialización:

• PNL con Clasificación y Espacios Vectoriales
• PNL con modelos probabilísticos
• PNL con modelos de secuencia
• PNL con Modelos de Atención

Cada curso en la especialización toma más de 30 horas en completarse y toma algunos meses completar toda la especialización.

Estos son algunos de los proyectos que creará a medida que avance en esta especialización:

• Modelo de autocompletado de texto
• Respuesta a preguntas usando BERT
• Resumen de texto
• Chatbot usando el modelo reformer

PNL en TensorFlow: Coursera

Si ya está familiarizado con TensorFlow, puede tomar la PNL en TensorFlow de DeepLearning.AI en Coursera para crear modelos de PNL con TensorFlow.

requisitos previos

• Python y Matemáticas
• Conocimiento práctico de TensorFlow

El curso cubre lo siguiente:

• Uso de las API de TensorFlow para tokenización y preprocesamiento de texto
• incrustaciones de palabras
• Generación de lenguaje natural

Modelos de secuencia: Coursera

El curso de modelos de secuencia de DeepLearning.AI en Coursera en la especialización de aprendizaje profundo está diseñado para equipar a los alumnos con un conocimiento práctico de PNL durante un período de 4 semanas.

requisitos previos

• Pitón
• Aprendizaje automático y álgebra lineal

El curso cubre modelos de secuencia para PNL con un enfoque en lo siguiente:

• Redes neuronales recurrentes (RNN) a nivel de caracteres para modelado de lenguaje
• Introducción al mecanismo de atención, autoatención y atención multicabezal
• Uso de transformadores Hugging Face para responder preguntas

PNL: cara abrazada

El equipo de Hugging Face lanzó un curso gratuito de PNL, que cubre conceptos básicos y avanzados, y se enfoca en trabajar con el ecosistema Hugging Face.

requisitos previos

• Competencia en Python
• Conocimiento práctico del aprendizaje profundo
• Experiencia con PyTorch y TensorFlow (útil pero no obligatorio)

El curso tiene 12 capítulos y se divide en tres secciones que cubren lo siguiente:

• Uso de transformadores Hugging Face
• Descripción de las bibliotecas de conjuntos de datos y tokenizadores
• Aplicaciones avanzadas de transformadores, optimizando modelos para producción

Tiene acceso a breves conferencias en video, secciones basadas en texto para conceptos y cuadernos de colaboración.

Precios : Gratis

PNL en Google Cloud: Pluralsight

NLP en Google Cloud presenta a los alumnos la creación de soluciones de NLP utilizando Vertex AI en la plataforma Google Cloud.

Requisito previo : conocimiento práctico de GCP

Este curso introduce a los estudiantes a lo siguiente:

• Representación de texto
• Trabajar con la API de DialogFlow
• Creación de redes neuronales, redes neuronales recurrentes (RNN), redes de memoria a corto plazo (LSTM) y unidades recurrentes cerradas (GRU)
• Uso de IA de vértice
• Mecanismo de atención y grandes modelos de lenguaje.

Cree una solución de PNL con Azure

Construir una solución de PNL con Microsoft Azure es un curso basado en proyectos en Pluralsight. En este curso basado en proyectos, aprenderá a crear una solución de PNL mediante el procesamiento de conjuntos de datos de tweets de reseñas de clientes.

requisitos previos

• Programación en Python
• Familiaridad con el portal de Azure

Las tareas clave que realizará a lo largo del camino incluyen las siguientes:

• Detección de idioma
• Reconocimiento de entidad nombrada
• Extracción de frases clave
• Análisis de los sentimientos

PNL con PyTorch: Pluralsight

PNL con PyTorch en Pluralsight lo ayudará a comenzar con PNL. Este curso no cubre la arquitectura de transformadores más reciente, pero cubre mucho terreno sobre el procesamiento del lenguaje natural con PyTorch.

Requisito previo: familiaridad con PyTorch

Este curso cubre lo siguiente:

• Redes neuronales recurrentes (RNN)
• Clasificación de texto binario y multiclase
• Incrustaciones de vectores de palabras
• Análisis de sentimiento usando vectores de palabras
• Modelos de secuencia a secuencia para la traducción de idiomas

Convertirse en un experto en PNL: Udacity

Convertirse en un experto en PNL es el nanotítulo oficial de procesamiento de lenguaje natural que ofrece la Escuela de IA de Udacity. Este programa de nanogrado lo ayudará a aprender técnicas de PNL tanto tradicionales como modernas, como la atención mediante la construcción de proyectos.

requisitos previos

• Programación en Python
• Estadísticas
• Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Los programas de Udacity consisten en conferencias en video, ejercicios de codificación y proyectos finales. En este curso de procesamiento del lenguaje natural, construirá los siguientes proyectos:

• Etiquetado de parte del discurso (etiquetado POS)
• El modelo de traducción automática de extremo a extremo
• modelo de reconocimiento de voz

Una introducción de código primero a la PNL

Introducción a la PNL Code-First es un excelente curso de fast.ai si desea familiarizarse con el ámbito de la PNL. Este curso es impartido por Rachel Thomas y cubre los enfoques tradicionales y de redes neuronales para el procesamiento del lenguaje natural.

requisitos previos

• Programación Python
• Conceptos de aprendizaje automático
• Redes neuronales con PyTorch (útil pero no obligatorio)

Aquí hay una descripción general de lo que cubre el curso:

1. PNL tradicional : esta sección cubre el procesamiento de texto utilizando expresiones regulares, técnicas de factorización de matrices como la descomposición de valor singular (SVD) y bayesiana ingenua para la clasificación de texto.
2. Enfoques de redes neuronales para NLP : el curso luego cubre redes neuronales recurrentes, modelos seq2seq, mecanismos de atención y modelos transformadores.
3. Cuestiones éticas en PNL : este curso también tiene conferencias que destacan algunas cuestiones éticas que se derivan del uso del procesamiento del lenguaje natural, como el sesgo y la desinformación.

Precios : Gratis

PNL con Machine Learning: Educativo

Este NLP con Machine Learning, de Educative, se enfoca en familiarizar a los alumnos con conceptos importantes en NLP. Desde la preparación de la entrevista de codificación y el diseño del sistema hasta el aprendizaje automático, Educative es una de las plataformas de aprendizaje en línea más populares.

El curso cubre lo siguiente:

• incrustaciones de palabras
• Modelos de lenguaje
• Clasificación de texto
• modelos Seq2seq

PNL en Python: DataCamp

Procesamiento del lenguaje natural en Python de Datacamp es una pista de habilidades estructuradas de seis cursos. Estos cursos introducen a los estudiantes a diferentes aspectos del procesamiento del lenguaje natural.

requisitos previos

• Competencia en Python
• Comprensión del aprendizaje automático

Esta pista consta de los siguientes cursos:

• Introducción a la PNL en Python: aprenda los conceptos básicos de la PNL, como las expresiones regulares y los métodos basados ​​en reglas.
• Análisis de opinión en Python: cree modelos de análisis de opinión de extremo a extremo en conjuntos de datos del mundo real, como reseñas de películas, reseñas de productos de Amazon y tweets.
• Creación de chatbots en Python: cree chatbots con las bibliotecas scikit-learn, spaCy y Rasa NLU.
• NLP avanzado con spaCy: cree canalizaciones de procesamiento de lenguaje natural utilizando spaCy para tareas como el reconocimiento de entidades nombradas.
• Procesamiento del lenguaje hablado en Python: aprenda a crear modelos de reconocimiento de voz en Python.
• Ingeniería de características para NLP en Python: aprenda las técnicas para extraer características de los datos de texto.

Curso de PNL: Lena Voita

El Curso de PNL es una extensión del curso de procesamiento de lenguaje natural que la autora, Lena Voita, enseña en la Escuela de Análisis de Datos Yandex. El curso está organizado en secciones y contiene lecciones interactivas y publicaciones de blog. Además, hay cuadernos y resúmenes de trabajos de investigación.

• Clasificación de texto (tanto enfoques tradicionales como de redes neuronales)
• incrustaciones de palabras
• Evaluación de modelos de lenguaje
• Modelos Seq2seq y atención
• Transferencia de aprendizaje para PNL

Precios : Gratis

Conclusión

Espero que haya encontrado útil esta lista de recursos de aprendizaje. Según los requisitos previos y el compromiso de tiempo, puede elegir el curso o la especialización que mejor se adapte a sus intereses. Una vez que haya adquirido el conocimiento básico, asegúrese de crear proyectos en conjuntos de datos del mundo real para complementar y reforzar su comprensión. ¡Feliz codificación!

A continuación, consulte la lista de cuadernos de ciencia de datos que puede usar para su próximo proyecto de PNL.