자연어 처리를 배우기 위한 13가지 최고의 NLP 과정

다음은 자연어 처리 여정을 시작하는 데 도움이 되는 NLP 과정 및 전문 분야 목록입니다!

자연어 처리(NLP) 는 컴퓨터 과학과 전산 언어학 의 교차점에 있습니다 . 고객 리뷰의 감정 분석에서 기계 번역 및 챗봇에 대한 마케팅 의사 결정에 이르기까지 NLP는 모든 부문에 힘을 실어주고 있습니다.

기계 학습 모델 구축 경험이 있다면 도구 상자에 NLP를 추가하여 텍스트 요약, 질문 답변, 자연어 생성 등 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

NLP 역할에 대한 광범위한 기술 요구 사항을 살펴본 다음 자연어 처리를 시작하기 위해 선별된 리소스 목록으로 진행합니다.

NLP 진로: NLP 엔지니어, NLP 개발자 등

연구의 발전으로 현대 NLP 기술의 발전이 촉진되었습니다. 평균 급여가 117K USD 이상인 NLP 엔지니어 및 개발자 역할은 최근 인기를 얻었습니다.

기술 세트는 다운스트림 NLP 작업을 위한 데이터 수집과 종속성 구문 분석 및 POS(Part-of-Speech) 태그 지정과 같은 언어 개념에 대한 작업 지식에서 변환기 모델에 대한 작업 지식에 이르기까지 다양합니다.

NLP에 입문하려면 프로그래밍 및 기계 학습 능력 필요합니다. 또한 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 딥 러닝 프레임워크와 spaCy 및 HuggingFace와 같은 NLP 라이브러리에 대한 경험이 있어야 합니다.

자연어 처리(NLP) 과정

다음으로 인기 있는 학습 플랫폼에서 사용할 수 있는 최고의 과정을 살펴보겠습니다. 또한 이러한 과정을 최대한 활용하는 데 필요한 전제 조건도 설명합니다.

CS224n: 딥 러닝이 포함된 NLP

Chris Manning 교수가 강의하는 CS224n: Stanford에서 제공하는 NLP with Deep Learning은 자연어 처리를 배우기에 가장 좋은 과정 중 하나입니다. 강의는 YouTube에서 볼 수 있으며 현재 및 이전 강의의 강의 노트와 연습 노트는 과정 웹 사이트에서 무료로 사용할 수 있습니다.

전제 조건

• 파이썬 프로그래밍
• 수학: 통계, 확률, 미적분학, 선형 대수학
• 기계 학습 기반

광범위한 NLP 주제를 다루는 학기 과정입니다.

• 단어 벡터
• 반복 신경망
• 주의 및 하위 단어 모델
• 변압기 및 애플리케이션

가격 : 무료

NLP 전문화: Coursera

Coursera의 DeepLearning.AI에서 제공하는 자연어 처리 전문화 과정은 인기 있는 학습 리소스 중 하나입니다. 이 전문화는 변압기 및 개질기 모델과 같은 가장 최근의 발전에 이르는 4개의 과정을 통해 전통적인 NLP 기술을 가르치는 것을 목표로 합니다.

전제 조건

• 중급 파이썬
• 기계 학습 및 딥 러닝 프레임워크에 대한 지식
• 미적분학, 선형대수학, 통계학

전문화 과정은 다음과 같습니다.

• 분류 및 벡터 공간이 있는 NLP
• 확률 모델을 사용한 NLP
• 시퀀스 모델이 있는 NLP
• 주의 모델이 있는 NLP

전문 분야의 각 과정을 완료하는 데 30시간 이상 걸리고 전체 전문 분야를 완료하는 데 몇 개월이 걸립니다.

다음은 이 전문 분야를 통해 작업하면서 구축할 프로젝트 중 일부입니다.

• 텍스트 자동완성 모델
• BERT를 사용한 질문 답변
• 텍스트 요약
• 리포머 모델을 이용한 챗봇

TensorFlow의 NLP: Coursera

TensorFlow에 이미 익숙하다면 Coursera의 DeepLearning.AI에서 TensorFlow의 NLP를 사용하여 TensorFlow로 NLP 모델을 구축할 수 있습니다.

전제 조건

• 파이썬과 수학
• TensorFlow에 대한 실무 지식

이 과정은 다음을 다룹니다.

• 텍스트 토큰화 및 사전 처리를 위한 TensorFlow API 사용
• 워드 임베딩
• 자연어 생성

시퀀스 모델: Coursera

Deep Learning Specialization의 Coursera에서 DeepLearning.AI가 제공하는 시퀀스 모델 과정은 학습자가 4주 동안 NLP 실무 지식을 갖추도록 설계되었습니다.

전제 조건

• 파이썬
• 기계 학습 및 선형 대수학

이 과정에서는 다음에 중점을 둔 NLP의 시퀀스 모델을 다룹니다.

• 언어 모델링을 위한 문자 수준 순환 신경망(RNN)
• 어텐션 메커니즘, 셀프 및 멀티헤드 어텐션 소개
• 질문 답변에 Hugging Face 변환기 사용

NLP: 포옹하는 얼굴

Hugging Face 팀은 Hugging Face 생태계 작업에 중점을 두고 기본에서 고급 개념까지 다루는 무료 NLP 과정을 출시했습니다.

전제 조건

• 파이썬 숙련도
• 딥러닝 실무 지식
• PyTorch 및 TensorFlow 사용 경험(유용하지만 필수는 아님)

이 과정은 12개의 챕터로 구성되어 있으며 다음을 다루는 세 섹션으로 나뉩니다.

• Hugging Face 변환기 사용
• 데이터세트 및 토크나이저 라이브러리 이해
• 변압기의 고급 응용, 생산을 위한 모델 최적화

짧은 비디오 강의, 개념에 대한 텍스트 기반 섹션 및 colab 노트북에 액세스할 수 있습니다.

가격 : 무료

Google Cloud의 NLP: Pluralsight

Google Cloud의 NLP는 학습자에게 Google Cloud 플랫폼에서 Vertex AI를 사용하여 NLP 솔루션을 빌드하는 방법을 소개합니다.

선수과목 : GCP 실무지식

이 과정은 학습자에게 다음을 소개합니다.

• 텍스트 표현
• DialogFlow API 작업
• 신경망, 순환 신경망(RNN), 장단기 기억(LSTM) 네트워크 및 GRU(Gated Recurrent Unit) 구축
• Vertex AI 사용
• 어텐션 메커니즘과 대규모 언어 모델

Azure로 NLP 솔루션 구축

Microsoft Azure로 NLP 솔루션 구축은 Pluralsight의 프로젝트 기반 과정입니다. 이 프로젝트 기반 과정에서는 고객 리뷰의 트윗 데이터 세트를 처리하여 NLP 솔루션을 구축하는 방법을 배웁니다.

전제 조건

• 파이썬 프로그래밍
• Azure 포털에 익숙함

그 과정에서 수행하게 될 주요 작업은 다음과 같습니다.

• 언어 감지
• 명명된 엔터티 인식
• 키워드 추출
• 감정 분석

PyTorch를 사용한 NLP: Pluralsight

Pluralsight에서 PyTorch를 사용하는 NLP는 NLP를 시작하는 데 도움이 됩니다. 이 과정은 최신 변환기 아키텍처를 다루지 않지만 PyTorch를 사용한 자연어 처리에 대한 많은 근거를 다룹니다.

전제조건 : PyTorch에 대한 지식

이 과정은 다음을 다룹니다.

• 순환 신경망(RNN)
• 이진 및 다중 클래스 텍스트 분류
• 단어 벡터 임베딩
• 단어 벡터를 이용한 감정 분석
• 언어 번역을 위한 sequence-to-sequence 모델

NLP 전문가 되기: Udacity

Becoming a NLP Expert는 Udacity의 School of AI에서 제공하는 공식 자연어 처리 나노 학위입니다. 이 나노 학위 프로그램은 건물 프로젝트를 통한 관심과 같은 전통 및 현대 NLP 기술을 모두 배우는 데 도움이 됩니다.

전제 조건

• 파이썬 프로그래밍
• 통계
• 기계 학습 및 딥 러닝

Udacity의 프로그램은 동영상 강의, 코딩 실습, 캡스톤 프로젝트로 구성되어 있습니다. 이 자연어 처리 과정에서는 다음 프로젝트를 빌드합니다.

• 품사 태깅(POS 태깅)
• 종단 간 기계 번역 모델
• 음성 인식 모델

NLP에 대한 코드 우선 소개

A Code-First Introduction to NLP는 NLP 영역에 익숙해지고 싶다면 fast.ai에서 제공하는 훌륭한 과정입니다. 이 과정은 Rachel Thomas가 진행하며 자연어 처리에 대한 전통적 및 신경망 접근 방식을 다룹니다.

전제 조건

• 파이썬 프로그래밍
• 기계 학습 개념
• PyTorch를 사용한 신경망(유용하지만 필수는 아님)

과정에서 다루는 내용에 대한 개요는 다음과 같습니다.

1. 전통적인 NLP : 이 섹션에서는 정규식을 사용한 텍스트 처리, SVD(Singular Value Decomposition)와 같은 행렬 분해 기술, 텍스트 분류를 위한 나이브 베이즈를 다룹니다.
2. NLP에 대한 신경망 접근 : 이 과정에서는 순환 신경망, seq2seq 모델, 주의 메커니즘 및 변환기 모델을 다룹니다.
3. NLP의 윤리적 문제 : 이 과정에는 편향 및 이러한 허위 정보와 같은 자연어 처리 사용으로 인해 발생하는 일부 윤리적 문제를 강조하는 강의도 있습니다.

가격 : 무료

기계 학습을 통한 NLP: 교육적

Educative에서 제작한 이 기계 학습 기반 NLP는 학습자가 NLP의 중요한 개념에 익숙해지는 데 중점을 둡니다. 코딩 인터뷰 준비 및 시스템 설계에서 기계 학습에 이르기까지 Educative는 인기 있는 온라인 학습 플랫폼 중 하나입니다.

이 과정은 다음을 다룹니다.

• 워드 임베딩
• 언어 모델
• 텍스트 분류
• Seq2seq 모델

Python의 NLP: DataCamp

Datacamp의 Python 자연어 처리는 6개 과정의 구조화된 기술 트랙입니다. 이 과정은 학습자에게 자연어 처리의 다양한 측면을 소개합니다.

전제 조건

• 파이썬 숙련도
• 머신러닝의 이해

이 트랙은 다음 과정으로 구성됩니다.

• Python의 NLP 소개: 정규식 및 규칙 기반 메서드와 같은 NLP 기본 사항을 배웁니다.
• Python의 감정 분석: 영화 리뷰, Amazon 제품 리뷰 및 트윗과 같은 실제 데이터 세트에서 종단 간 감정 분석 모델을 구축합니다.
• Python으로 챗봇 구축: scikit-learn, spaCy 및 Rasa NLU 라이브러리를 사용하여 챗봇을 구축합니다.
• spaCy를 사용한 고급 NLP: 명명된 엔터티 인식과 같은 작업에 spaCy를 사용하여 자연어 처리 파이프라인을 구축합니다.
• Python의 음성 언어 처리: Python에서 음성 인식 모델을 구축하는 방법을 배웁니다.
• Python의 NLP를 위한 기능 엔지니어링: 텍스트 데이터에서 기능을 추출하는 기술을 배웁니다.

NLP 코스: 레나 보이타

NLP 과정은 저자인 Lena Voita가 Yandex School of Data Analysis에서 가르치는 자연어 처리 과정의 확장입니다. 과정은 섹션으로 구성되어 있으며 대화형 수업과 블로그 게시물이 포함되어 있습니다. 또한 연구 논문의 노트와 요약도 있습니다.

• 텍스트 분류(기존 및 신경망 접근 방식 모두)
• 워드 임베딩
• 언어 모델 평가
• Seq2seq 모델 및 관심
• NLP를 위한 전이 학습

가격 : 무료

결론

이 학습 리소스 목록이 도움이 되었기를 바랍니다. 전제 조건과 시간 약속에 따라 관심 분야에 가장 잘 맞는 과정이나 전문 분야를 선택할 수 있습니다. 기본 지식을 얻은 후에는 이해를 보완하고 강화하기 위해 실제 데이터 세트에서 프로젝트를 구축해야 합니다. 즐거운 코딩하세요!

다음으로, 다음 NLP 프로젝트에 사용할 수 있는 데이터 과학 노트북 목록을 확인하세요!