Doğal Dil İşlemeyi Öğrenmek İçin En İyi 13 NLP Kursu

İşte doğal dil işleme yolculuğunuza başlamanıza yardımcı olacak NLP kurslarının ve uzmanlıklarının bir listesi!

Doğal Dil İşleme (NLP) , bilgisayar bilimi ve hesaplamalı dilbilimin kesiştiği noktada yer alır. NLP, pazarlama kararlarını yönlendirmek için müşteri incelemelerinin duyarlılık analizinden makine çevirisine ve sohbet robotlarına kadar tüm sektörlere güç veriyor.

Makine öğrenimi modelleri oluşturma deneyiminiz varsa çeşitli sorunları çözmek için araç kutunuza NLP ekleyebilirsiniz: metin özetleme, soru yanıtlama, doğal dil oluşturma ve daha fazlası.

NLP rolleri için geniş beceri gereksinimlerine bakacağız ve ardından doğal dil işlemeye başlamak için derlenmiş kaynaklar listesine geçeceğiz.

NLP Kariyer Yolları: NLP Mühendisi, NLP Geliştiricisi ve Daha Fazlası

Araştırmadaki ilerlemeler, modern NLP tekniklerinin gelişimini hızlandırdı. Ortalama maaşı 117K USD'nin üzerinde olan NLP mühendisi ve geliştirici rolleri son zamanlarda popülerlik kazandı.

Beceri seti, aşağı akış NLP görevleri için veri toplama ve bağımlılık ayrıştırma ve Konuşma Bölümü (POS) etiketleme gibi dilbilim kavramlarının çalışma bilgisinden dönüştürücü modellerin çalışma bilgisine kadar çeşitlidir.

NLP'ye girmek için, programlama ve makine öğreniminde yeterlilik gereklidir. Ayrıca PyTorch ve TensorFlow gibi derin öğrenme çerçeveleri ve spaCy ve HuggingFace gibi NLP kitaplıkları konusunda da deneyim sahibi olmalısınız.

Doğal Dil İşleme (NLP) Kursları

Ardından, popüler öğrenme platformlarında bulunan en iyi kurslardan bazılarını gözden geçirelim. Bu kurslardan en iyi şekilde yararlanmanız için gereken ön koşulları da belirteceğiz.

CS224n: Derin Öğrenme ile NLP

Prof. Chris Manning tarafından öğretildi, CS224n: Stanford'da verilen Derin Öğrenme ile NLP, doğal dil işlemeyi öğrenmek için en iyi kurslardan biridir. Dersler YouTube'da mevcuttur ve mevcut ve önceki tekliflerden ders notları ve alıştırma defterleri kurs web sitesinde ücretsiz olarak mevcuttur.

Önkoşullar

• Python programlama
• Matematik: İstatistik, Olasılık, Matematik, Doğrusal Cebir
• Makine öğreniminin temelleri

Bu, çok çeşitli NLP konularını kapsayan, sömestrlik bir kurstur:

• kelime vektörleri
• Tekrarlayan sinir ağları
• Dikkat ve alt kelime modelleri
• Transformatörler ve uygulamalar

Fiyatlandırma : Ücretsiz

NLP Uzmanlığı: Coursera

DeepLearning.AI tarafından Coursera'da sunulan Doğal Dil İşleme Uzmanlığı, popüler öğrenme kaynaklarından biridir. Bu uzmanlık, geleneksel NLP tekniklerini, dönüştürücü ve reformcu modeller gibi en son gelişmelere kadar dört kurs aracılığıyla öğretmeyi amaçlamaktadır.

Önkoşullar

• Orta Düzey Python
• Makine öğrenimi ve derin öğrenme çerçeveleri bilgisi
• Calculus, Lineer Cebir, İstatistik

Uzmanlık alanındaki dersler şunlardır:

• Sınıflandırma ve Vektör Uzayları ile NLP
• Olasılık modelleri ile NLP
• Dizi Modelleri ile NLP
• Dikkat Modelleri ile NLP

Uzmanlık alanındaki her kursun tamamlanması 30 saatten fazla sürer ve tüm uzmanlığın tamamlanması birkaç ay sürer.

Bu uzmanlık üzerinde çalışırken inşa edeceğiniz projelerden bazıları şunlardır:

• Metin otomatik tamamlama modeli
• BERT kullanarak Soru Cevaplama
• Metin özetleme
• Reformer modelini kullanan Chatbot

TensorFlow'da NLP: Coursera

TensorFlow'a zaten aşina iseniz, TensorFlow ile NLP modelleri oluşturmak için Coursera'da DeepLearning.AI tarafından TensorFlow'da NLP alabilirsiniz.

Önkoşullar

• Python ve Matematik
• TensorFlow'un çalışma bilgisi

Kurs aşağıdakileri kapsar:

• Metin belirteçleştirme ve ön işleme için TensorFlow API'lerinin kullanımı
• kelime yerleştirmeleri
• Doğal dil üretimi

Dizi Modelleri: Coursera

DeepLearning.AI tarafından Derin Öğrenme Uzmanlığında Coursera'da verilen Dizi Modelleri kursu, öğrencileri 4 haftalık bir süre boyunca çalışan bir NLP bilgisi ile donatmak için tasarlanmıştır.

Önkoşullar

• Piton
• Makine Öğrenimi ve Doğrusal Cebir

Kurs, aşağıdakilere odaklanarak NLP için dizi modellerini kapsar:

• Dil modelleme için karakter düzeyinde tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler)
• Dikkat mekanizmasına giriş, kendi kendine ve çok başlı dikkat
• Soru cevaplamak için Hugging Face transformatörlerini kullanma

NLP: Sarılma Yüzü

Hugging Face ekibi, Hugging Face ekosistemiyle çalışmaya odaklanan, temelden ileri düzey kavramları kapsayan ücretsiz bir NLP kursu yayınladı.

Önkoşullar

• Python'da yeterlilik
• Derin öğrenmenin çalışma bilgisi
• PyTorch ve TensorFlow deneyimi (faydalı ama gerekli değil)

Kurs 12 bölümden oluşmaktadır ve aşağıdakileri kapsayan üç bölüme ayrılmıştır:

• Hugging Face transformatörlerini kullanma
• Veri Kümeleri ve Tokenizer kitaplıklarını anlama
• Transformatörlerin gelişmiş uygulamaları, üretim için modelleri optimize etme

Kısa video derslere, kavramlar için metin tabanlı bölümlere ve ortak çalışma not defterlerine erişebilirsiniz.

Fiyatlandırma : Ücretsiz

Google Cloud'da NLP: Çoğul Görüş

Google Cloud'da NLP, öğrencilere Google Cloud platformunda Vertex AI kullanarak NLP çözümleri oluşturmayı öğretir.

Ön koşul : GCP ile ilgili çalışma bilgisi

Bu ders, öğrencilere aşağıdakileri tanıtır:

• Metin gösterimi
• DialogFlow API ile çalışma
• Sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları ve Geçitli Tekrarlayan Birimler (GRU'lar) oluşturma
• Vertex AI'yı kullanma
• Dikkat mekanizması ve büyük dil modelleri

Azure ile bir NLP Çözümü oluşturun

Microsoft Azure ile NLP Çözümü Oluşturma, Pluralsight üzerine proje tabanlı bir kurstur. Bu proje tabanlı kursta, müşteri incelemelerinin tweet veri kümelerini işleyerek bir NLP çözümü oluşturmayı öğreneceksiniz.

Önkoşullar

• Python programlama
• Azure portalına aşinalık

Yol boyunca gerçekleştireceğiniz temel görevler şunları içerir:

• Dil algılama
• Adlandırılmış varlık tanıma
• Anahtar sözcük çıkarma
• duygu analizi

PyTorch ile NLP: Çoğul Görüş

Pluralsight'ta PyTorch ile NLP, NLP'ye başlamanıza yardımcı olacaktır. Bu kurs, daha yeni transformatör mimarisini kapsamaz, ancak PyTorch ile doğal dil işlemeye ilişkin birçok zemini kapsar.

Ön koşul : PyTorch'a aşinalık

Bu kurs aşağıdakileri kapsar:

• Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler)
• İkili ve çok sınıflı metin sınıflandırması
• Kelime vektörü yerleştirmeleri
• Kelime vektörlerini kullanarak duygu analizi
• Dil çevirisi için diziden diziye modeller

NLP Uzmanı Olmak: Udacity

NLP Uzmanı Olmak, Udacity Yapay Zeka Okulu tarafından sunulan resmi doğal dil işleme nano derecesidir. Bu nano derece programı, projeler oluşturarak dikkat çekmek gibi hem geleneksel hem de modern NLP tekniklerini öğrenmenize yardımcı olacaktır.

Önkoşullar

• Python programlama
• İstatistik
• Makine öğrenimi ve derin öğrenme

Udacity'nin programları video derslerinden, kodlama alıştırmalarından ve bitirme projelerinden oluşur. Bu doğal dil işleme kursunda aşağıdaki projeleri oluşturacaksınız:

• Konuşmanın Parçası etiketleme (POS Etiketleme)
• Uçtan uca makine çevirisi modeli
• Konuşma tanıma modeli

NLP'ye Öncelikli Kod Girişi

NLP alemine aşinalık kazanmak istiyorsanız, NLP'ye Kod Öncelikli Giriş fast.ai tarafından hazırlanan harika bir kurstur. Bu kurs Rachel Thomas tarafından verilmektedir ve doğal dil işlemeye yönelik geleneksel ve sinir ağı yaklaşımlarını kapsar.

Önkoşullar

• Python Programlama
• Makine öğrenimi kavramları
• PyTorch ile sinir ağları (faydalı ama gerekli değil)

Kursun kapsadığı konulara genel bir bakış:

1. Geleneksel NLP : Bu bölüm, metin sınıflandırması için düzenli ifadeler, Singular Value Decomposition (SVD) gibi matris çarpanlarına ayırma teknikleri ve saf Bayes kullanarak metin işlemeyi kapsar.
2. NLP'ye sinir ağı yaklaşımları : Kurs daha sonra tekrarlayan sinir ağlarını, seq2seq modellerini, dikkat mekanizmasını ve dönüştürücü modellerini kapsar.
3. NLP'de etik sorunlar : Bu kursta ayrıca, önyargı ve bu dezenformasyon gibi doğal dil işlemenin kullanılmasından kaynaklanan bazı etik sorunları vurgulayan dersler de vardır.

Fiyatlandırma : Ücretsiz

Makine Öğrenimi ile NLP: Eğitici

Educative tarafından Makine Öğrenimi içeren bu NLP, öğrencilerin NLP'deki önemli kavramlara aşina olmalarına odaklanır. Eğitici, kodlama görüşmesi hazırlama ve sistem tasarımından makine öğrenimine kadar popüler çevrimiçi öğrenme platformlarından biridir.

Kurs aşağıdakileri kapsar:

• kelime yerleştirmeleri
• Dil modelleri
• Metin sınıflandırması
• Seq2seq modelleri

Python'da NLP: DataCamp

Datacamp tarafından Python'da Doğal Dil İşleme, altı kurstan oluşan yapılandırılmış bir beceri parkurudur. Bu kurslar, öğrencilere doğal dil işlemenin farklı yönlerini tanıtır.

Önkoşullar

• Python'da yeterlilik
• Makine öğrenimini anlama

Bu parkur aşağıdaki kurslardan oluşmaktadır:

• Python'da NLP'ye Giriş: Düzenli ifadeler ve kural tabanlı yöntemler gibi NLP'nin temellerini öğrenin.
• Python'da Duygu Analizi: Film incelemeleri, Amazon ürün incelemeleri ve tweet'ler gibi gerçek dünyadaki veri kümelerinde uçtan uca duyarlılık analizi modelleri oluşturun.
• Python'da sohbet robotları oluşturma: scikit-learn, spaCy ve Rasa NLU kitaplıklarını kullanarak sohbet robotları oluşturun.
• spaCy ile Gelişmiş NLP: Adlandırılmış varlık tanıma gibi görevler için spaCy kullanarak doğal dil işleme ardışık düzenleri oluşturun.
• Python'da Konuşma Dili İşleme: Python'da konuşma tanıma modelleri oluşturmayı öğrenin.
• Python'da NLP için Özellik Mühendisliği: Metin verilerinden özellikleri ayıklamak için teknikleri öğrenin.

NLP Kursu: Lena Voita

NLP Kursu, yazar Lena Voita'nın Yandex Veri Analizi Okulu'nda verdiği doğal dil işleme kursunun bir uzantısıdır. Kurs bölümler halinde düzenlenmiştir ve etkileşimli dersler ve blog gönderileri içerir. Ayrıca not defterleri ve araştırma makalelerinin özetleri bulunmaktadır.

• Metin sınıflandırması (hem geleneksel hem de sinir ağı yaklaşımları)
• kelime yerleştirmeleri
• Dil modellerinin değerlendirilmesi
• Seq2seq modelleri ve dikkat
• NLP için öğrenmeyi aktarın

Fiyatlandırma : Ücretsiz

Çözüm

Umarım bu öğrenme kaynakları listesini faydalı bulmuşsunuzdur. Önkoşullara ve zaman taahhüdüne bağlı olarak, ilgi alanlarınıza en uygun kursu veya uzmanlığı seçebilirsiniz. Temel bilgileri edindikten sonra, anlayışınızı desteklemek ve güçlendirmek için gerçek dünyadaki veri kümeleri üzerinde projeler oluşturduğunuzdan emin olun. Mutlu kodlama!

Ardından, bir sonraki NLP projeniz için kullanabileceğiniz veri bilimi not defterlerinin listesine göz atın!