ホーム テクノロジー キャリア 自然言語処理を学ぶのに最適な 13 の NLP コース

自然言語処理を学ぶのに最適な 13 の NLP コース


ここでは、自然言語処理の旅を始めるのに役立つ NLP コースと専門分野のリストを示します。

自然言語処理 (NLP) は、コンピューター サイエンス計算言語学の交差点にあります。顧客レビューのセンチメント分析からマーケティング上の意思決定を促進することから、機械翻訳やチャットボットに至るまで、NLP はあらゆる分野で活用されています。

機械学習モデルの構築経験がある場合は、NLP をツールボックスに追加して、テキストの要約、質問応答、自然言語生成などのさまざまな問題を解決できます。

NLP の役割に必要な広範なスキルを確認してから、厳選されたリソースのリストに進み、自然言語処理を開始します。

NLP のキャリア パス: NLP エンジニア、NLP 開発者など

研究の進歩により、最新の NLP テクニックの開発が促進されました。平均給与が 117,000 米ドルを超える NLP エンジニアおよび開発者の役割は、最近人気が高まっています。

スキルセットは、下流の NLP タスクのためのデータ収集や、係り受け解析や品詞 (POS) タグ付けなどの言語学の概念に関する実践的な知識から、トランスフォーマー モデルに関する実践的な知識まで、多岐にわたります。

NLP を始めるには、プログラミングと機械学習の熟練度が必要です が必要です。また、PyTorch や TensorFlow などの深層学習フレームワークや、spaCy や HuggingFace などの NLP ライブラリの経験も必要です。

自然言語処理 (NLP) コース

次に、人気のある学習プラットフォームで利用できる最高のコースをいくつか見てみましょう。これらのコースを最大限に活用するために必要な前提条件についても説明します。 👩‍🏫

CS224n: 深層学習を使用した NLP

Chris Manning 教授が指導するCS224n: NLP with Deep Learning は、スタンフォード大学で提供されており、自然言語処理を学ぶのに最適なコースの 1 つです。講義は YouTube で視聴でき、現在および以前に提供された講義ノートと演習ノートはコース Web サイトから無料で入手できます。

📋前提条件

  • Pythonプログラミング
  • 数学: 統計、確率、微積分、線形代数
  • 機械学習の基礎

これは、NLP の幅広いトピックをカバーする学期にわたるコースです。

  • 単語ベクトル
  • リカレント ニューラル ネットワーク
  • アテンションとサブワードのモデル
  • 変圧器とアプリケーション

💲 価格: 無料 ✅

NLP 専門分野: Coursera

Coursera の DeepLearning.AI による自然言語処理スペシャライゼーションは、人気のある学習リソースの 1 つです。この専門分野は、4 つのコースを通じて、トランスフォーマー モデルやリフォーマー モデルなどの最新の進歩に至るまで、伝統的な NLP テクニックを教えることを目的としています。

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📋前提条件

  • 中級Python
  • 機械学習と深層学習フレームワークの知識
  • 微積分、線形代数、統計

専門分野のコースは次のとおりです。

専門分野の各コースを完了するには 30 時間以上かかり、専門分野全体を完了するには数か月かかります。

👩🏽‍💻 この専門分野を進める際に構築するプロジェクトの一部を以下に示します。

  • テキストオートコンプリートモデル
  • BERT を使用した質問応答
  • テキストの要約
  • リフォーマーモデルを利用したチャットボット

TensorFlow の NLP: Coursera

すでに TensorFlow に精通している場合は、Coursera の DeepLearning.AI によるTensorFlow の NLP を受講して、TensorFlow を使用して NLP モデルを構築できます。

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📋前提条件

  • Python と数学
  • TensorFlow の実用的な知識

このコースでは次の内容がカバーされます。

  • テキストのトークン化と前処理のための TensorFlow API の使用
  • 単語の埋め込み
  • 自然言語の生成

シーケンス モデル: Coursera

Coursera のディープ ラーニング スペシャライゼーションの DeepLearning.AI によるシーケンス モデルコースは、学習者が 4 週間にわたって NLP の実用的な知識を身につけるように設計されています。

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📋前提条件

  • パイソン
  • 機械学習と線形代数

このコースでは、以下に重点を置いて NLP のシーケンス モデルについて説明します。

  • 言語モデリングのための文字レベルのリカレント ニューラル ネットワーク (RNN)
  • 注意のメカニズム、自己および多頭の注意の紹介
  • 質問応答に Hugging Face トランスフォーマーを使用する

NLP: 顔を抱きしめる

Hugging Face チームは、Hugging Face エコシステムの操作に焦点を当て、基本的な概念から高度な概念までをカバーする無料の NLP コースをリリースしました。

📋前提条件

  • Python の熟練度
  • ディープラーニングの実用的な知識
  • PyTorch および TensorFlow の経験 (役立つが必須ではありません)

このコースは 12 章からなり、次の内容をカバーする 3 つのセクションに分かれています。

  • ハグフェイストランスフォーマーの使用
  • データセットとトークナイザー ライブラリについて
  • 変圧器の高度なアプリケーション、生産用モデルの最適化

短いビデオ講義、概念に関するテキストベースのセクション、および colab ノートブックにアクセスできます。

💲価格: 無料🤗

Google Cloud 上の NLP: Pluralsight

NLP on Google Cloud では、 Google Cloud プラットフォーム上でVertex AIを使用して NLP ソリューションを構築する方法を学習者に紹介します。

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前提条件: GCP に関する実践的な知識

このコースでは、学習者に次のことを説明します。

  • テキスト表現
  • DialogFlow API の操作
  • ニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、長期短期記憶 (LSTM) ネットワーク、およびゲート付きリカレント ユニット (GRU) の構築
  • Vertex AI の使用
  • 注意メカニズムと大規模な言語モデル

Azure を使用して NLP ソリューションを構築する

Microsoft Azure を使用したNLP ソリューションの構築は、 Pluralsight のプロジェクトベースのコースです。このプロジェクトベースのコースでは、顧客レビューのツイート データセットを処理して NLP ソリューションを構築する方法を学びます。

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📋前提条件

  • Pythonプログラミング
  • Azure ポータルに精通していること

途中で実行する主なタスクには次のようなものがあります。

  • 言語検出
  • 固有表現の認識
  • キーフレーズ抽出
  • 感情分析

PyTorch を使用した NLP: Pluralsight

Pluralsight のPyTorch を使用した NLP は、 NLP を始めるのに役立ちます。このコースでは、最近のトランスフォーマー アーキテクチャについては説明しませんが、PyTorch を使用した自然言語処理について多くの基礎を説明します。

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前提条件: PyTorch に精通していること

このコースでは次の内容を扱います。

  • リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)
  • バイナリおよびマルチクラスのテキスト分類
  • Word ベクトルの埋め込み
  • 単語ベクトルを使用した感情分析
  • 言語翻訳のためのシーケンス間モデル

NLP エキスパートになる: Udacity

NLP エキスパートになることは、 Udacity School of AI によって提供される公式の自然言語処理ナノ学位です。このナノ学位プログラムは、プロジェクトの構築による注意など、伝統的な NLP テクニックと最新の NLP テクニックの両方を学ぶのに役立ちます。

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📋前提条件

  • Pythonプログラミング
  • 統計
  • 機械学習と深層学習

Udacity のプログラムは、ビデオ講義、コーディング演習、キャップストーン プロジェクトで構成されています。この自然言語処理コースでは、次のプロジェクトを構築します。

  • 品詞タグ付け (POS タグ付け)
  • エンドツーエンドの機械翻訳モデル
  • 音声認識モデル

コードファーストの NLP 入門

NLP のコードファースト入門は、 NLP の領域に詳しくなりたい場合に fast.ai が提供する素晴らしいコースです。このコースは Rachel Thomas によって教えられ、自然言語処理に対する従来のアプローチとニューラル ネットワーク アプローチをカバーします。

📋前提条件

  • Python プログラミング
  • 機械学習の概念
  • PyTorch を使用したニューラル ネットワーク (便利ですが必須ではありません)

コースの内容の概要は次のとおりです。

  1. 従来の NLP : このセクションでは、正規表現を使用したテキスト処理、特異値分解 (SVD) などの行列因数分解技術、およびテキスト分類のための単純ベイズについて説明します。
  2. NLP へのニューラル ネットワーク アプローチ: このコースでは、リカレント ニューラル ネットワーク、seq2seq モデル、アテンション メカニズム、およびトランスフォーマー モデルを取り上げます。
  3. NLP の倫理的問題: このコースには、偏見や偽情報など、自然言語処理の使用に起因するいくつかの倫理的問題に焦点を当てた講義もあります。

💲価格: 無料

機械学習を使用した NLP: 教育的

Educative によるこのNLP with Machine Learning は、学習者が NLP の重要な概念に慣れることに重点を置いています。コーディング面接の準備やシステム設計から機械学習まで、Educative は人気のあるオンライン学習プラットフォームの 1 つです。

このコースでは次の内容がカバーされます。

  • 単語の埋め込み
  • 言語モデル
  • テキストの分類
  • Seq2seq モデル

Python での NLP: DataCamp

Datacamp のPython での自然言語処理は、 6 つのコースからなる構造化されたスキル トラックです。これらのコースでは、学習者に自然言語処理のさまざまな側面を紹介します。

📋前提条件

  • Python の熟練度
  • 機械学習の理解

このトラックは次のコースで構成されています。

NLP コース: レナ・ヴォイタ

NLP コースは、著者の Lena Voita が Yandex School of Data Analysis で教えている自然言語処理コースの延長です。このコースはセクションに分かれており、インタラクティブなレッスンとブログ投稿が含まれています。さらに、ノートや研究論文の要約もあります。

  • テキスト分類 (従来のアプローチとニューラル ネットワーク アプローチの両方)
  • 単語の埋め込み
  • 言語モデルの評価
  • Seq2seqモデルと注意点
  • NLP の転移学習

💲価格: 無料

結論

この学習リソースのリストがお役に立てば幸いです。前提条件と拘束時間に基づいて、自分の興味に最も適したコースまたは専門分野を選択できます。基礎的な知識を習得したら、必ず現実世界のデータセットに基づいてプロジェクトを構築して、理解を補完し強化してください。コーディングを楽しんでください!👩🏽‍💻

次に、次の NLP プロジェクトに使用できるデータ サイエンス ノートブックのリストを確認してください。

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【1-5: BERTの概要】BERTによる自然言語処理を学ぼう! -Attention、TransformerからBERTへとつながるNLP技術-
【1-2: コースの概要】BERTによる自然言語処理を学ぼう! -Attention、TransformerからBERTへとつながるNLP技術-