13 migliori corsi di PNL per imparare l'elaborazione del linguaggio naturale

Ecco un elenco di corsi e specializzazioni di PNL per aiutarti a iniziare il tuo viaggio nell'elaborazione del linguaggio naturale!

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si trova all'intersezione tra informatica e linguistica computazionale . Dall'analisi del sentiment delle recensioni dei clienti per guidare le decisioni di marketing alla traduzione automatica e ai chatbot, la PNL sta alimentando tutti i settori.

Se hai esperienza nella creazione di modelli di machine learning, puoi aggiungere la PNL alla tua cassetta degli attrezzi per risolvere vari problemi: riepilogo del testo, risposta alle domande, generazione del linguaggio naturale e altro ancora.

Esamineremo i requisiti di competenze generali per i ruoli NLP e quindi procederemo all'elenco curato di risorse per iniziare con l'elaborazione del linguaggio naturale.

Percorsi di carriera in PNL: Ingegnere PNL, Sviluppatore PNL e Altro

I progressi nella ricerca hanno alimentato lo sviluppo delle moderne tecniche di PNL. Con uno stipendio medio di oltre 117.000 USD, i ruoli di ingegnere e sviluppatore della PNL hanno recentemente guadagnato popolarità.

Il set di competenze è vario, dalla raccolta di dati per le attività di PNL a valle e una conoscenza operativa dei concetti di linguistica, come l'analisi delle dipendenze e il tagging di parte del discorso (POS), a una conoscenza pratica dei modelli di trasformatore.

Per entrare in PNL, competenza nella programmazione e nell'apprendimento automatico è obbligatorio. Dovresti anche avere esperienza con framework di deep learning come PyTorch e TensorFlow e librerie NLP come spaCy e HuggingFace.

Corsi di elaborazione del linguaggio naturale (PNL).

Successivamente, esaminiamo alcuni dei migliori corsi disponibili su piattaforme di apprendimento popolari. Indicheremo anche i prerequisiti necessari per ottenere il massimo da questi corsi.

CS224n: PNL con Deep Learning

Insegnato dal Prof. Chris Manning, CS224n: PNL con Deep Learning, offerto a Stanford, è uno dei migliori corsi per apprendere l'elaborazione del linguaggio naturale. Le lezioni sono disponibili su YouTube e gli appunti delle lezioni e i quaderni degli esercizi, dell'offerta attuale e di quelle precedenti, sono disponibili gratuitamente sul sito web del corso.

Prerequisiti

• Programmazione Python
• Matematica: statistica, probabilità, calcolo, algebra lineare
• Fondamenti di apprendimento automatico

Questo è un corso semestrale che copre un'ampia gamma di argomenti di PNL:

• Vettori di parole
• Reti neurali ricorrenti
• Modelli di attenzione e sottoparola
• Trasformatori e applicazioni

Prezzo : gratuito

Specializzazione PNL: Coursera

La specializzazione in elaborazione del linguaggio naturale di DeepLearning.AI su Coursera è una delle risorse di apprendimento popolari. Questa specializzazione mira a insegnare le tradizionali tecniche di PNL attraverso quattro corsi ai progressi più recenti, come i modelli di trasformatore e riformatore.

Prerequisiti

• Pitone intermedio
• Machine learning e conoscenza di framework di deep learning
• Calcolo, Algebra lineare, Statistica

Di seguito i corsi di specializzazione:

• PNL con classificazione e spazi vettoriali
• PNL con modelli probabilistici
• PNL con modelli di sequenza
• PNL con modelli di attenzione

Ogni corso nella specializzazione richiede più di 30 ore per essere completato e sono necessari alcuni mesi per completare l'intera specializzazione.

Ecco alcuni dei progetti che costruirai man mano che lavori in questa specializzazione:

• Modello di completamento automatico del testo
• Risposta alle domande utilizzando BERT
• Riassunto testuale
• Chatbot che utilizza il modello del riformatore

PNL in TensorFlow: Coursera

Se hai già familiarità con TensorFlow, puoi seguire la PNL in TensorFlow di DeepLearning.AI su Coursera per creare modelli di PNL con TensorFlow.

Prerequisiti

• Python e matematica
• Conoscenza operativa di TensorFlow

Il corso copre quanto segue:

• Utilizzo delle API TensorFlow per la tokenizzazione e la preelaborazione del testo
• Incorporamenti di parole
• Generazione del linguaggio naturale

Modelli di sequenza: Coursera

Il corso Sequence Models di DeepLearning.AI su Coursera nella specializzazione Deep Learning è progettato per fornire agli studenti una conoscenza pratica della PNL per un periodo di 4 settimane.

Prerequisiti

• Pitone
• Apprendimento automatico e algebra lineare

Il corso copre i modelli di sequenza per la PNL con particolare attenzione a quanto segue:

• Reti neurali ricorrenti a livello di carattere (RNN) per la modellazione del linguaggio
• Introduzione al meccanismo dell'attenzione, attenzione di sé e multi-testa
• Utilizzo dei trasformatori Hugging Face per rispondere alle domande

PNL: faccia che abbraccia

Il team di Hugging Face ha rilasciato un corso di PNL gratuito, che copre concetti di base e avanzati, incentrato sul lavoro con l'ecosistema di Hugging Face.

Prerequisiti

• Competenza in Python
• Conoscenza operativa del deep learning
• Esperienza con PyTorch e TensorFlow (utile ma non richiesto)

Il corso è composto da 12 capitoli ed è suddiviso in tre sezioni che riguardano:

• Utilizzo dei trasformatori Hugging Face
• Comprensione delle librerie di set di dati e tokenizzatori
• Applicazioni avanzate di trasformatori, ottimizzazione dei modelli per la produzione

Hai accesso a brevi lezioni video, sezioni testuali per concetti e quaderni di collaborazione.

Prezzo : gratuito

PNL su Google Cloud: Pluralsight

La PNL su Google Cloud introduce gli studenti alla creazione di soluzioni NLP utilizzando Vertex AI sulla piattaforma Google Cloud.

Prerequisito : conoscenza pratica di GCP

Questo corso introduce gli studenti a quanto segue:

• Rappresentazione del testo
• Utilizzo dell'API DialogFlow
• Costruire reti neurali, reti neurali ricorrenti (RNN), reti Long Short Term Memory (LSTM) e Gated Recurrent Unit (GRU)
• Utilizzando Vertex AI
• Meccanismo dell'attenzione e grandi modelli linguistici

Crea una soluzione NLP con Azure

Costruire una soluzione NLP con Microsoft Azure è un corso basato su progetto su Pluralsight. In questo corso basato su progetti imparerai a creare una soluzione di PNL elaborando i set di dati tweet delle recensioni dei clienti.

Prerequisiti

• Programmazione Python
• Familiarità con il portale Azure

Le attività chiave che eseguirai lungo il percorso includono quanto segue:

• Rilevamento della lingua
• Riconoscimento di entità denominate
• Estrazione di frasi chiave
• Analisi del sentimento

PNL con PyTorch: Pluralsight

La PNL con PyTorch su Pluralsight ti aiuterà a iniziare con la PNL. Questo corso non copre l'architettura del trasformatore più recente, ma copre molto terreno sull'elaborazione del linguaggio naturale con PyTorch.

Prerequisito : familiarità con PyTorch

Questo corso copre quanto segue:

• Reti neurali ricorrenti (RNN)
• Classificazione binaria e multiclasse del testo
• Incorporamento di vettori di parole
• Analisi del sentiment utilizzando vettori di parole
• Modelli da sequenza a sequenza per la traduzione linguistica

Diventare un esperto di PNL: Udacity

Diventare un esperto di PNL è il nano grado ufficiale di elaborazione del linguaggio naturale offerto dalla School of AI di Udacity. Questo programma di nano laurea ti aiuterà ad apprendere le tecniche di PNL sia tradizionali che moderne, come l'attenzione costruendo progetti.

Prerequisiti

• Programmazione Python
• Statistiche
• Apprendimento automatico e apprendimento profondo

I programmi di Udacity consistono in lezioni video, esercizi di programmazione e progetti fondamentali. In questo corso di elaborazione del linguaggio naturale, costruirai i seguenti progetti:

• Parte del tagging vocale (tagging POS)
• Il modello di traduzione automatica end-to-end
• Modello di riconoscimento vocale

Un'introduzione in codice alla PNL

A Code-First Introduction to NLP è un ottimo corso di fast.ai se desideri acquisire familiarità con il regno della PNL. Questo corso è tenuto da Rachel Thomas e copre gli approcci tradizionali e di rete neurale all'elaborazione del linguaggio naturale.

Prerequisiti

• Programmazione Python
• Concetti di apprendimento automatico
• Reti neurali con PyTorch (utile ma non necessario)

Ecco una panoramica di ciò che copre il corso:

1. PNL tradizionale : questa sezione copre l'elaborazione del testo utilizzando espressioni regolari, tecniche di fattorizzazione della matrice come Singular Value Decomposition (SVD) e ingenuo Bayes per la classificazione del testo.
2. Approcci di rete neurale alla PNL : il corso copre quindi reti neurali ricorrenti, modelli seq2seq, meccanismo di attenzione e modelli di trasformatore
3. Problemi etici nella PNL : questo corso prevede anche lezioni che evidenziano alcuni problemi etici che derivano dall'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale, come i pregiudizi e questa disinformazione.

Prezzo : gratuito

PNL con Machine Learning: Educativo

Questa PNL con Machine Learning, di Educative, si concentra sul far familiarizzare gli studenti con concetti importanti della PNL. Dalla preparazione del colloquio di codifica e progettazione del sistema all'apprendimento automatico, Educative è una delle popolari piattaforme di apprendimento online.

Il corso copre quanto segue:

• Incorporamenti di parole
• Modelli linguistici
• Classificazione del testo
• Modelli Seq2seq

PNL in Python: DataCamp

Natural Language Processing in Python di Datacamp è un percorso di abilità strutturato di sei corsi. Questi corsi introducono gli studenti a diversi aspetti dell'elaborazione del linguaggio naturale.

Prerequisiti

• Competenza in Python
• Comprensione dell'apprendimento automatico

Questa traccia è composta dai seguenti corsi:

• Introduzione alla PNL in Python: impara le basi della PNL come espressioni regolari e metodi basati su regole.
• Analisi del sentiment in Python: crea modelli di analisi del sentiment end-to-end su set di dati del mondo reale, come recensioni di film, recensioni di prodotti Amazon e tweet.
• Creazione di chatbot in Python: creazione di chatbot utilizzando le librerie scikit-learn, spaCy e Rasa NLU.
• NLP avanzato con spaCy: crea pipeline di elaborazione del linguaggio naturale utilizzando spaCy per attività come il riconoscimento di entità denominate.
• Elaborazione del linguaggio parlato in Python: impara a creare modelli di riconoscimento vocale in Python.
• Feature Engineering per NLP in Python: impara le tecniche per estrarre funzionalità dai dati di testo.

Corso PNL: Lena Voita

Il corso di PNL è un'estensione del corso di elaborazione del linguaggio naturale che l'autore, Lena Voita, insegna alla Yandex School of Data Analysis. Il corso è organizzato in sezioni e contiene lezioni interattive e blog post. Inoltre, ci sono quaderni e riassunti di documenti di ricerca.

• Classificazione del testo (entrambi gli approcci tradizionali e di rete neurale)
• Incorporamenti di parole
• Valutazione dei modelli linguistici
• Modelli Seq2seq e attenzione
• Trasferire l'apprendimento per la PNL

Prezzo : gratuito

Conclusione

Spero che tu abbia trovato utile questo elenco di risorse per l'apprendimento. In base ai prerequisiti e all'impegno di tempo, puoi scegliere il corso o la specializzazione che meglio si allinea ai tuoi interessi. Una volta acquisite le conoscenze di base, assicurati di costruire progetti su set di dati del mondo reale per integrare e rafforzare la tua comprensione. Buona programmazione!

Successivamente, controlla l'elenco dei quaderni di data science che puoi utilizzare per il tuo prossimo progetto di PNL!