13 καλύτερα μαθήματα NLP για την εκμάθηση της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας

Ακολουθεί μια λίστα μαθημάτων και εξειδικεύσεων NLP που θα σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε το ταξίδι επεξεργασίας φυσικής γλώσσας!

Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) βρίσκεται στη διασταύρωση της επιστήμης των υπολογιστών και της υπολογιστικής γλωσσολογίας. Από την ανάλυση συναισθήματος των κριτικών πελατών μέχρι την καθοδήγηση των αποφάσεων μάρκετινγκ έως τη μηχανική μετάφραση και τα chatbots, το NLP τροφοδοτεί όλους τους τομείς.

Εάν έχετε εμπειρία στη δημιουργία μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, μπορείτε να προσθέσετε το NLP στην εργαλειοθήκη σας για να λύσετε διάφορα προβλήματα: σύνοψη κειμένου, απάντηση ερωτήσεων, δημιουργία φυσικής γλώσσας και πολλά άλλα.

Θα εξετάσουμε τις γενικές απαιτήσεις δεξιοτήτων για τους ρόλους του NLP και, στη συνέχεια, θα προχωρήσουμε στην επιμελημένη λίστα πόρων για να ξεκινήσουμε με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας.

NLP Career Paths: NLP Engineer, NLP Developer και άλλα

Η πρόοδος στην έρευνα έχει τροφοδοτήσει την ανάπτυξη σύγχρονων τεχνικών NLP. Με μέσο μισθό άνω των 117.000 USD, οι ρόλοι μηχανικού και προγραμματιστή NLP έχουν κερδίσει πρόσφατα δημοτικότητα.

Το σύνολο δεξιοτήτων είναι ποικίλο, από τη συλλογή δεδομένων για εργασίες μεταγενέστερου NLP και τη γνώση εργασίας γλωσσικών εννοιών, όπως η ανάλυση εξάρτησης και η επισήμανση μέρους του λόγου (POS), έως τη γνώση εργασίας των μοντέλων μετασχηματιστών.

Για να μπείτε στο NLP, απαιτείται επάρκεια στον προγραμματισμό και τη μηχανική μάθηση. Θα πρέπει επίσης να έχετε εμπειρία με πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως PyTorch και TensorFlow και βιβλιοθήκες NLP όπως το spaCy και το HuggingFace.

Μαθήματα Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP).

Στη συνέχεια, ας δούμε μερικά από τα καλύτερα διαθέσιμα μαθήματα σε δημοφιλείς πλατφόρμες εκμάθησης. Θα αναφέρουμε επίσης τις προϋποθέσεις που χρειάζεστε για να αξιοποιήσετε στο έπακρο αυτά τα μαθήματα. 👩‍🏫

CS224n: NLP με Deep Learning

Διδάσκεται από τον καθηγητή Chris Manning, CS224n: Το NLP with Deep Learning, που προσφέρεται στο Stanford, είναι ένα από τα καλύτερα μαθήματα για την εκμάθηση της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Οι διαλέξεις είναι διαθέσιμες στο YouTube και οι σημειώσεις διαλέξεων και τα σημειωματάρια ασκήσεων—από τις τρέχουσες και προηγούμενες προσφορές—διατίθενται δωρεάν στον ιστότοπο του μαθήματος.

  10 εφαρμογές/εργαλεία για να δοκιμάσετε τα νέα σας ακουστικά

📋 Προαπαιτούμενα

  • Προγραμματισμός Python
  • Μαθηματικά: Στατιστική, Πιθανότητες, Λογισμός, Γραμμική Άλγεβρα
  • Θεμέλια μηχανικής μάθησης

Αυτό είναι ένα μάθημα διάρκειας εξαμήνου που καλύπτει ένα ευρύ φάσμα θεμάτων NLP:

  • Λέξεις διανύσματα
  • Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα
  • Μοντέλα προσοχής και υπολέξεων
  • Μετασχηματιστές και εφαρμογές

💲 Τιμές: Δωρεάν ✅

Ειδίκευση NLP: Coursera

Η Εξειδίκευση Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας από το DeepLearning.AI στο Coursera είναι ένας από τους δημοφιλείς πόρους εκμάθησης. Αυτή η εξειδίκευση στοχεύει να διδάξει παραδοσιακές τεχνικές NLP μέσω τεσσάρων μαθημάτων στις πιο πρόσφατες εξελίξεις, όπως μοντέλα μετασχηματιστή και αναμορφωτή.

📋 Προαπαιτούμενα

  • Ενδιάμεση Python
  • Μηχανική μάθηση και γνώση πλαισίων βαθιάς μάθησης
  • Λογισμός, Γραμμική άλγεβρα, Στατιστική

Τα μαθήματα της ειδικότητας είναι τα ακόλουθα:

Κάθε μάθημα στην εξειδίκευση διαρκεί πάνω από 30 ώρες για να ολοκληρωθεί και χρειάζεται μερικούς μήνες για να ολοκληρωθεί ολόκληρη η εξειδίκευση.

👩🏽‍💻 Εδώ είναι μερικά από τα έργα που θα δημιουργήσετε καθώς εργάζεστε μέσω αυτής της εξειδίκευσης:

  • Μοντέλο αυτόματης συμπλήρωσης κειμένου
  • Ερώτηση Απάντηση χρησιμοποιώντας BERT
  • Σύνοψη κειμένου
  • Chatbot χρησιμοποιώντας το μοντέλο αναμόρφωσης

NLP στο TensorFlow: Coursera

Εάν είστε ήδη εξοικειωμένοι με το TensorFlow, μπορείτε να πάρετε το NLP στο TensorFlow από την DeepLearning.AI στο Coursera για να δημιουργήσετε μοντέλα NLP με το TensorFlow.

📋 Προαπαιτούμενα

  • Python και Math
  • Γνώση εργασίας TensorFlow

Το μάθημα καλύπτει τα εξής:

  • Χρήση των API TensorFlow για δημιουργία διακριτικών και προεπεξεργασία κειμένου
  • Ενσωματώσεις λέξεων
  • Γενιά φυσικής γλώσσας

Μοντέλα Ακολουθίας: Coursera

Το μάθημα Sequence Models από την DeepLearning.AI για το Coursera στην εξειδίκευση Deep Learning έχει σχεδιαστεί για να εξοπλίσει τους εκπαιδευόμενους με εργασιακή γνώση του NLP για μια περίοδο 4 εβδομάδων.

📋 Προαπαιτούμενα

  • Πύθων
  • Μηχανική Μάθηση και Γραμμική Άλγεβρα

Το μάθημα καλύπτει μοντέλα ακολουθίας για NLP με έμφαση στα ακόλουθα:

  • Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα σε επίπεδο χαρακτήρων (RNNs) για μοντελοποίηση γλώσσας
  • Εισαγωγή στον μηχανισμό προσοχής, αυτοπροσοχή και προσοχή πολλαπλών κεφαλών
  • Χρήση μετασχηματιστών Hugging Face για απάντηση ερωτήσεων

NLP: Αγκαλιασμένο πρόσωπο

Η ομάδα Hugging Face κυκλοφόρησε ένα δωρεάν μάθημα NLP, το οποίο καλύπτει βασικές έως προηγμένες έννοιες, εστιάζοντας στην εργασία με το οικοσύστημα Hugging Face.

📋 Προαπαιτούμενα

  • Επάρκεια σε Python
  • Εργασιακή γνώση βαθιάς μάθησης
  • Εμπειρία με PyTorch και TensorFlow (χρήσιμο αλλά δεν απαιτείται)

Το μάθημα αποτελείται από 12 κεφάλαια και χωρίζεται σε τρεις ενότητες που καλύπτουν τα ακόλουθα:

  • Χρήση μετασχηματιστών Hugging Face
  • Κατανόηση των βιβλιοθηκών Datasets και Tokenizers
  • Προηγμένες εφαρμογές μετασχηματιστών, βελτιστοποίηση μοντέλων για παραγωγή
  Τρόπος προσθήκης χώρου αποθήκευσης cloud τρίτων στο Microsoft Teams

Έχετε πρόσβαση σε σύντομες διαλέξεις βίντεο, ενότητες βασισμένες σε κείμενο για έννοιες και σημειωματάρια συνεργασίας.

💲 Τιμές: Δωρεάν 🤗

NLP στο Google Cloud: Pluralsight

Το NLP στο Google Cloud εισάγει τους μαθητές στη δημιουργία λύσεων NLP χρησιμοποιώντας Vertex AI στην πλατφόρμα Google Cloud.

Προϋπόθεση: Γνώση εργασίας GCP

Αυτό το μάθημα εισάγει τους μαθητές στα ακόλουθα:

  • Αναπαράσταση κειμένου
  • Εργασία με το DialogFlow API
  • Δημιουργία νευρωνικών δικτύων, επαναλαμβανόμενων νευρωνικών δικτύων (RNN), δικτύων μακροπρόθεσμης βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM) και Gated Recurrent Units (GRU)
  • Χρήση Vertex AI
  • Μηχανισμός προσοχής και μεγάλα γλωσσικά μοντέλα

Δημιουργήστε μια λύση NLP με το Azure

Η δημιουργία μιας λύσης NLP με το Microsoft Azure είναι ένα μάθημα που βασίζεται σε έργο για το Pluralsight. Σε αυτό το μάθημα που βασίζεται σε έργο, θα μάθετε να δημιουργείτε μια λύση NLP επεξεργάζοντας σύνολα δεδομένων tweet από κριτικές πελατών.

📋 Προαπαιτούμενα

  • Προγραμματισμός Python
  • Εξοικείωση με την πύλη Azure

Οι βασικές εργασίες που θα εκτελέσετε στην πορεία περιλαμβάνουν τα ακόλουθα:

  • Ανίχνευση γλώσσας
  • Αναγνώριση ονομαστικής οντότητας
  • Εξαγωγή φράσεων-κλειδιών
  • Ανάλυση συναισθήματος

NLP με PyTorch: Pluralsight

Το NLP με το PyTorch στο Pluralsight θα σας βοηθήσει να ξεκινήσετε με το NLP. Αυτό το μάθημα δεν καλύπτει την πιο πρόσφατη αρχιτεκτονική μετασχηματιστών, αλλά καλύπτει μεγάλο μέρος της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας με το PyTorch.

Προϋπόθεση: Γνωριμία με το PyTorch

Αυτό το μάθημα καλύπτει τα ακόλουθα:

  • Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN)
  • Ταξινόμηση κειμένου σε δυαδικό και πολλαπλών τάξεων
  • Word διανυσματικές ενσωματώσεις
  • Ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιώντας διανύσματα λέξεων
  • Μοντέλα αλληλουχίας σε ακολουθία για μετάφραση γλώσσας

Να γίνεις ειδικός στο NLP: Udacity

Το Becoming a NLP Expert είναι το επίσημο πτυχίο νανο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας που προσφέρεται από το School of AI του Udacity. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών νανο θα σας βοηθήσει να μάθετε τόσο παραδοσιακές όσο και σύγχρονες τεχνικές NLP, όπως η προσοχή με την κατασκευή έργων.

📋 Προαπαιτούμενα

  • Προγραμματισμός Python
  • Στατιστική
  • Μηχανική μάθηση και βαθιά μάθηση

Τα προγράμματα του Udacity αποτελούνται από διαλέξεις βίντεο, ασκήσεις κωδικοποίησης και έργα οροφής. Σε αυτό το μάθημα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, θα δημιουργήσετε τα ακόλουθα έργα:

  • Μέρος της προσθήκης ετικετών ομιλίας (Ετικέτες POS)
  • Το μοντέλο αυτόματης μετάφρασης από άκρο σε άκρο
  • Μοντέλο αναγνώρισης ομιλίας

Μια Πρώτη Κώδικα Εισαγωγή στο NLP

Το A Code-First Introduction to NLP είναι ένα εξαιρετικό μάθημα από το fast.ai εάν θέλετε να εξοικειωθείτε με το βασίλειο του NLP. Αυτό το μάθημα διδάσκεται από τη Rachel Thomas και καλύπτει προσεγγίσεις παραδοσιακών και νευρωνικών δικτύων στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας.

  4 Καλύτερο λογισμικό δημιουργίας υποτίτλων βίντεο με πολύγλωσση υποστήριξη

📋 Προαπαιτούμενα

  • Προγραμματισμός Python
  • Έννοιες μηχανικής μάθησης
  • Νευρωνικά δίκτυα με PyTorch (χρήσιμο αλλά όχι απαραίτητο)

Ακολουθεί μια επισκόπηση του τι καλύπτει το μάθημα:

  • Παραδοσιακό NLP: Αυτή η ενότητα καλύπτει την επεξεργασία κειμένου με χρήση κανονικών εκφράσεων, τεχνικές παραγοντοποίησης μήτρας, όπως η αποσύνθεση μονής τιμής (SVD) και αφελής Bayes για ταξινόμηση κειμένου.
  • Προσεγγίσεις νευρωνικών δικτύων στο NLP: Το μάθημα στη συνέχεια καλύπτει επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα, μοντέλα seq2seq, μηχανισμό προσοχής και μοντέλα μετασχηματιστών
  • Ηθικά ζητήματα στο NLP: Αυτό το μάθημα έχει επίσης διαλέξεις που επισημαίνουν ορισμένα ηθικά ζητήματα που προκύπτουν από τη χρήση της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπως η προκατάληψη και αυτή η παραπληροφόρηση.
  • 💲 Τιμές: Δωρεάν

    NLP with Machine Learning: Εκπαιδευτικό

    Αυτό το NLP with Machine Learning, από την Educative, εστιάζει στην εξοικείωση των μαθητών με σημαντικές έννοιες του NLP. Από την προετοιμασία συνεντεύξεων κωδικοποίησης και το σχεδιασμό του συστήματος μέχρι τη μηχανική μάθηση, το Educative είναι μια από τις δημοφιλείς διαδικτυακές πλατφόρμες εκμάθησης.

    Το μάθημα καλύπτει τα εξής:

    • Ενσωματώσεις λέξεων
    • Μοντέλα γλώσσας
    • Ταξινόμηση κειμένων
    • Μοντέλα Seq2seq

    NLP σε Python: DataCamp

    Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας στην Python από το Datacamp είναι ένα δομημένο κομμάτι δεξιοτήτων έξι μαθημάτων. Αυτά τα μαθήματα εισάγουν τους μαθητές σε διάφορες πτυχές της επεξεργασίας της φυσικής γλώσσας.

    📋 Προαπαιτούμενα

    • Επάρκεια σε Python
    • Κατανόηση της μηχανικής μάθησης

    Αυτό το κομμάτι αποτελείται από τα ακόλουθα μαθήματα:

    Μάθημα NLP: Λένα Βόιτα

    Το μάθημα NLP είναι μια επέκταση του μαθήματος επεξεργασίας φυσικής γλώσσας που η συγγραφέας, Λένα Βόιτα, διδάσκει στο Yandex School of Data Analysis. Το μάθημα είναι οργανωμένο σε ενότητες και περιέχει διαδραστικά μαθήματα και αναρτήσεις ιστολογίου. Επιπλέον, υπάρχουν τετράδια και περιλήψεις ερευνητικών εργασιών.

    • Ταξινόμηση κειμένων (προσεγγίσεις παραδοσιακών και νευρωνικών δικτύων)
    • Ενσωματώσεις λέξεων
    • Αξιολόγηση γλωσσικών μοντέλων
    • Μοντέλα Seq2seq και προσοχή
    • Εκμάθηση μεταφοράς για NLP

    💲 Τιμές: Δωρεάν

    συμπέρασμα

    Ελπίζω να βρήκατε χρήσιμη αυτή τη λίστα με μαθησιακές πηγές. Με βάση τις προϋποθέσεις και τη χρονική δέσμευση, μπορείτε να επιλέξετε το μάθημα ή την εξειδίκευση που ευθυγραμμίζεται καλύτερα με τα ενδιαφέροντά σας. Αφού αποκτήσετε βασικές γνώσεις, φροντίστε να δημιουργήσετε έργα σε σύνολα δεδομένων πραγματικού κόσμου για να συμπληρώσετε και να ενισχύσετε την κατανόησή σας. Καλή κωδικοποίηση!👩🏽‍💻

    Στη συνέχεια, ρίξτε μια ματιά στη λίστα των σημειωματάριων επιστήμης δεδομένων που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για το επόμενο έργο NLP σας!