13 лучших курсов НЛП для изучения обработки естественного языка

Вот список курсов и специализаций НЛП, которые помогут вам начать свое путешествие по обработке естественного языка!

Обработка естественного языка (NLP) находится на стыке информатики и компьютерной лингвистики . От анализа настроений клиентов до принятия маркетинговых решений, машинного перевода и чат-ботов, НЛП работает во всех секторах.

Если у вас есть опыт создания моделей машинного обучения, вы можете добавить НЛП в свой набор инструментов для решения различных задач: суммирование текста, ответы на вопросы, генерация естественного языка и многое другое.

Мы рассмотрим общие требования к навыкам для ролей НЛП, а затем перейдем к кураторскому списку ресурсов, чтобы начать работу с обработкой естественного языка.

Карьера НЛП: инженер НЛП, разработчик НЛП и др.

Успехи в исследованиях способствовали развитию современных техник НЛП. Со средней зарплатой более 117 тысяч долларов США в последнее время стали популярны роли инженера и разработчика НЛП.

Набор навыков разнообразен: от сбора данных для последующих задач НЛП и практических знаний лингвистических концепций, таких как синтаксический анализ зависимостей и теги частей речи (POS), до практических знаний моделей преобразователей.

Чтобы попасть в НЛП, знание программирования и машинного обучения требуется для. У вас также должен быть опыт работы с платформами глубокого обучения, такими как PyTorch и TensorFlow, и библиотеками NLP, такими как spaCy и HuggingFace.

Курсы по обработке естественного языка (NLP)

Далее давайте рассмотрим некоторые из лучших курсов, доступных на популярных обучающих платформах. Мы также укажем предпосылки, необходимые для получения максимальной отдачи от этих курсов.

CS224n: НЛП с глубоким обучением

Преподает профессор Крис Мэннинг, CS224n: НЛП с глубоким обучением, предлагаемый в Стэнфорде, является одним из лучших курсов для изучения обработки естественного языка. Лекции доступны на YouTube, а конспекты лекций и тетради с упражнениями — из текущего и предыдущего предложений — находятся в свободном доступе на веб-сайте курса.

Предпосылки

• Программирование на Python
• Математика: статистика, вероятность, исчисление, линейная алгебра
• Основы машинного обучения

Это семестровый курс, который охватывает широкий спектр тем НЛП:

• Векторы слов
• Рекуррентные нейронные сети
• Модели внимания и подслов
• Трансформеры и приложения

Цены : Бесплатно

Специализация НЛП: Coursera

Специализация по обработке естественного языка от DeepLearning.AI на Coursera — один из популярных учебных ресурсов. Эта специализация направлена ​​на обучение традиционным методам НЛП через четыре курса до самых последних достижений, таких как модели преобразователя и преобразователя.

Предпосылки

• Промежуточный Python
• Машинное обучение и знание фреймворков глубокого обучения
• Исчисление, Линейная алгебра, Статистика

Ниже приведены курсы по специализации:

• НЛП с классификацией и векторными пространствами
• НЛП с вероятностными моделями
• НЛП с моделями последовательностей
• НЛП с моделями внимания

Прохождение каждого курса специализации занимает более 30 часов, а прохождение всей специализации занимает несколько месяцев.

Вот некоторые из проектов, которые вы создадите, работая над этой специализацией:

• Модель автозаполнения текста
• Ответ на вопрос с использованием BERT
• Обобщение текста
• Чат-бот, использующий модель реформатора

НЛП в TensorFlow: Coursera

Если вы уже знакомы с TensorFlow, вы можете пройти курс НЛП в TensorFlow от DeepLearning.AI на Coursera, чтобы создавать модели НЛП с помощью TensorFlow.

Предпосылки

• Питон и математика
• Навыки работы с TensorFlow.

Курс охватывает следующее:

• Использование API-интерфейсов TensorFlow для токенизации и предварительной обработки текста.
• Вложения слов
• Генерация естественного языка

Модели последовательности: Coursera

Курс «Модели последовательности» от DeepLearning.AI на Coursera в специализации глубокого обучения предназначен для того, чтобы вооружить учащихся практическими знаниями НЛП в течение 4-недельного периода.

Предпосылки

• питон
• Машинное обучение и линейная алгебра

Курс охватывает модели последовательности для НЛП с акцентом на следующее:

• Рекуррентные нейронные сети (RNN) на уровне символов для языкового моделирования
• Введение в механизм внимания, внимание к себе и к нескольким головам
• Использование трансформеров Hugging Face для ответов на вопросы

НЛП: Обнимание лица

Команда Hugging Face выпустила бесплатный курс НЛП, охватывающий базовые и продвинутые концепции с упором на работу с экосистемой Hugging Face.

Предпосылки

• Владение Python
• Практические знания в области глубокого обучения
• Опыт работы с PyTorch и TensorFlow (полезно, но не обязательно)

Курс состоит из 12 глав и разделен на три раздела, охватывающих следующее:

• Использование трансформеров Hugging Face
• Понимание библиотек наборов данных и токенизаторов
• Расширенное применение трансформаторов, оптимизация моделей для производства

У вас есть доступ к коротким видеолекциям, текстовым разделам для концепций и блокнотам для совместной работы.

Цены : Бесплатно

НЛП в облаке Google: Pluralsight

NLP в Google Cloud знакомит учащихся с созданием решений NLP с использованием Vertex AI на платформе Google Cloud.

Требования : Знание GCP.

Этот курс знакомит слушателей со следующим:

• Текстовое представление
• Работа с DialogFlow API
• Построение нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей (RNN), сетей с долговременной кратковременной памятью (LSTM) и Gated Recurrent Units (GRU)
• Использование вершинного ИИ
• Механизм внимания и большие языковые модели

Создайте решение NLP с помощью Azure

Создание решения NLP с помощью Microsoft Azure — это проектный курс Pluralsight. В этом курсе, основанном на проектах, вы научитесь создавать решение NLP, обрабатывая наборы данных твитов отзывов клиентов.

Предпосылки

• Программирование на Python
• Знакомство с порталом Azure

Ключевые задачи, которые вы будете выполнять на этом пути, включают следующее:

• Определение языка
• Распознавание именованных объектов
• Извлечение ключевой фразы
• Анализ настроений

НЛП с PyTorch: Pluralsight

НЛП с PyTorch на Pluralsight поможет вам начать работу с НЛП. Этот курс не охватывает более современную архитектуру трансформатора, но охватывает много вопросов по обработке естественного языка с помощью PyTorch.

Требования : знание PyTorch.

Этот курс охватывает следующее:

• Рекуррентные нейронные сети (RNN)
• Двоичная и мультиклассовая классификация текста
• Векторные вложения слов
• Анализ настроений с использованием векторов слов
• Последовательные модели для языкового перевода

Стать экспертом НЛП: Udacity

Стать экспертом по НЛП — это официальная нано-степень по обработке естественного языка, предлагаемая Школой ИИ Udacity. Эта программа нано-степени поможет вам изучить как традиционные, так и современные методы НЛП, такие как внимание при построении проектов.

Предпосылки

• Программирование на Python
• Статистика
• Машинное обучение и глубокое обучение

Программы Udacity состоят из видеолекций, упражнений по программированию и завершающих проектов. В этом курсе обработки естественного языка вы создадите следующие проекты:

• Часть речевого тегирования (тегирование POS)
• Сквозная модель машинного перевода
• Модель распознавания речи

Code-First Введение в НЛП

Code-First Introduction to NLP — отличный курс от fast.ai, если вы хотите познакомиться со сферой NLP. Этот курс преподает Рэйчел Томас, и он охватывает традиционные и нейросетевые подходы к обработке естественного языка.

Предпосылки

• Программирование на Питоне
• Концепции машинного обучения
• Нейронные сети с PyTorch (полезно, но не обязательно)

Вот обзор того, что охватывает курс:

1. Традиционный НЛП : в этом разделе рассматривается обработка текста с использованием регулярных выражений, методы матричной факторизации, такие как разложение по сингулярным значениям (SVD), и наивный байесовский метод классификации текста.
2. Нейросетевые подходы к НЛП . Затем курс охватывает рекуррентные нейронные сети, модели seq2seq, механизм внимания и модели преобразователя.
3. Этические проблемы в НЛП : в этом курсе также есть лекции, посвященные некоторым этическим проблемам, возникающим в результате использования обработки естественного языка, таким как предвзятость и эта дезинформация.

Цены : Бесплатно

НЛП с машинным обучением: познавательно

Этот НЛП с машинным обучением от Educative фокусируется на ознакомлении учащихся с важными концепциями НЛП. Educative — одна из популярных платформ онлайн-обучения, от подготовки к собеседованию по программированию и проектирования системы до машинного обучения.

Курс охватывает следующее:

• Вложения слов
• Языковые модели
• Классификация текстов
• Модели Seq2seq

НЛП в Python: DataCamp

«Обработка естественного языка в Python» от Datacamp — это структурированный курс навыков, состоящий из шести курсов. Эти курсы знакомят учащихся с различными аспектами обработки естественного языка.

Предпосылки

• Владение Python
• Понимание машинного обучения

Этот трек состоит из следующих курсов:

• Введение в НЛП в Python: изучите основы НЛП, такие как регулярные выражения и методы, основанные на правилах.
• Анализ тональности в Python: создавайте сквозные модели анализа тональности на реальных наборах данных, таких как обзоры фильмов, обзоры продуктов Amazon и твиты.
• Создание чат-ботов на Python. Создавайте чат-ботов с помощью библиотек scikit-learn, spaCy и Rasa NLU.
• Расширенный NLP с помощью spaCy: создавайте конвейеры обработки естественного языка с помощью spaCy для таких задач, как распознавание именованных сущностей.
• Обработка разговорной речи в Python: научитесь создавать модели распознавания речи в Python.
• Разработка функций для НЛП в Python: изучите методы извлечения функций из текстовых данных.

Курс НЛП: Лена Войта

Курс НЛП является продолжением курса обработки естественного языка, который автор, Лена Войта, преподает в Школе анализа данных Яндекса. Курс разбит на разделы и содержит интерактивные уроки и сообщения в блогах. Кроме того, есть тетради и конспекты научных работ.

• Классификация текста (как традиционный, так и нейросетевой подход)
• Вложения слов
• Оценка языковых моделей
• Модели Seq2seq и внимание
• Перенос обучения для НЛП

Цены : Бесплатно

Вывод

Я надеюсь, что этот список учебных ресурсов был вам полезен. Основываясь на предварительных требованиях и времени, вы можете выбрать курс или специализацию, которые лучше всего соответствуют вашим интересам. Получив базовые знания, обязательно создавайте проекты на реальных наборах данных, чтобы дополнить и укрепить свое понимание. Удачного кодирования!

Затем ознакомьтесь со списком блокнотов по науке о данных, которые вы можете использовать для своего следующего проекта НЛП!