Курс посвящен одному из самых актуальных направлений в области машинного обучения — обработке естественного языка (NLP). Вы получите возможность не только изучить основы и современные подходы, но и освоить практические навыки, которые помогут вам в реальных проектах, связанных с анализом текстовых данных.
Плюсы
- Программа курса постоянно обновляется, учитывая новейшие достижения в области NLP.
- Интерактивные вебинары с экспертами отрасли, что дает возможность задавать вопросы в реальном времени.
- Поддержка коммьюнити и преподавателей в закрытых чатах и телеграм-группах для быстрой обратной связи.
Минусы
- Некоторые темы требуют глубокого понимания математики, что может быть сложным для неподготовленных студентов.
Основные аспекты курса:
- Модели трансформеров и GPT – изучение архитектуры современных моделей обработки текста.
- Классификация текстов – применение методов машинного обучения для анализа и обработки текстов.
- Работа с телеграм-ботами – создание и настройка ботов для автоматизации задач NLP.
- Парсинг данных и создание собственных датасетов – сбор и обработка информации с сайтов.
- Практическая работа с библиотеками Python – pandas, numpy, PyTorch, а также регулярные выражения.
Подробная программа курса:
- Введение в NLP
В этом модуле студенты получают общее представление о том, что такое обработка естественного языка (NLP). Вы узнаете, как текстовые данные используются в различных задачах машинного обучения и почему NLP является одним из важнейших направлений в современном ИИ. Основные задачи NLP, такие как классификация текстов, распознавание сущностей и анализ тональности, будут рассмотрены с примерами применения в реальных проектах. - Повторение основ Python и анализа данных
Чтобы уверенно справляться с задачами курса, вам потребуется уверенное владение инструментами для работы с данными. В этом модуле освежите свои знания по работе с Python и библиотеками для анализа данных:pandas,numpy,matplotlib. Также будет сделан акцент на базовую обработку текстовых данных, включая очистку и предобработку текста перед анализом. - Работа со строками и регулярными выражениями
Одним из ключевых навыков при работе с текстами является использование регулярных выражений. Этот модуль научит вас эффективно находить и изменять данные в тексте с помощью регулярных выражений. В дополнение к этому вы разберетесь с основными операциями для работы с текстовыми строками, которые используются в большинстве NLP-задач. - Парсинг данных и API
Многие задачи NLP требуют собственных наборов данных, особенно когда вы решаете специфические задачи для вашего проекта. В этом модуле изучается парсинг данных с веб-сайтов с помощью Python и библиотек, таких какBeautifulSoupиScrapy. Также вы научитесь работать с API для получения текстовых данных из различных источников (например, соцсетей). - Модели трансформеров (BERT, GPT-3)
В этом модуле будет дано глубокое понимание моделей трансформеров, которые сегодня являются основой большинства передовых решений в области NLP. Вы изучите архитектуру моделей BERT, GPT-3 и их аналоги, а также научитесь использовать готовые модели для различных задач. Это включает настройку и тонкую настройку трансформеров для конкретных целей с помощью PyTorch. - Классификация текстов
Классификация текстов — одна из ключевых задач в NLP, и в этом модуле вы изучите, как применять различные методы машинного обучения для классификации документов, сообщений и прочих текстов. Мы рассмотрим алгоритмы, такие как логистическая регрессия, деревья решений, SVM и нейронные сети, а также подходы к оценке качества моделей. - Векторизация текста
В этом модуле изучаются методы преобразования текста в числовые векторы, что является необходимым шагом для работы с текстом в задачах машинного обучения. Вы познакомитесь с традиционными подходами, такими как мешок слов (Bag of Words) и TF-IDF, а также с более продвинутыми методами, такими как word2vec и GloVe, которые помогают моделям лучше понимать контекст текста. - Модели для задач распознавания именованных сущностей (NER)
В этом модуле рассматриваются задачи распознавания и классификации именованных сущностей (названия компаний, географические объекты, даты и т.д.) в текстах. Вы научитесь строить и применять модели NER с помощью современных библиотек и фреймворков, таких какspaCyиHuggingFace Transformers. - Создание телеграм-ботов
Один из практических модулей курса посвящен созданию телеграм-ботов с использованием NLP. Вы научитесь автоматизировать диалоги и обработку текстов с помощью телеграм-ботов, а также использовать их для решения реальных бизнес-задач (например, поддержка клиентов, анализ запросов пользователей). - Практическое применение PyTorch и deep learning для NLP
Этот модуль посвящен глубинному обучению с использованием PyTorch для решения задач NLP. Вы научитесь строить и обучать нейронные сети для классификации текстов, анализа тональности, генерации текста и других задач. Будет сделан акцент на практическое применение архитектур трансформеров для решения задач реальных проектов.
Этот курс предназначен для тех, кто хочет углубиться в сферу обработки естественного языка и научиться применять современные модели NLP на практике. Благодаря фокусу на практических заданиях и проектной работе, вы сможете освоить сложные технологии и применить их в реальных задачах. Курс «NLP для ML Engineer» — это уникальная возможность изучить передовые технологии и модели в сфере обработки текста. Благодаря структурированному обучению и поддержке от преподавателей, вы сможете не только получить теоретические знания, но и применить их для решения задач в реальных проектах.
