認定証
5 つの「ベスト」NLP コースと認定資格 (2023 年 XNUMX 月)
目次
AI テクノロジーに依存したデータ主導の世界にさらに移行するにつれて、 自然言語処理、または NLP は、最も求められるスキルの XNUMX つになりつつあります。 これはほぼあらゆる場所に存在しますが、特に顕著なのは、Web 検索、広告、顧客サービス、言語翻訳サービス、感情分析などです。
NLP 認定資格は、この分野でリーダーになろうとしている人にとって非常に重要です。
現在取得可能な NLP 認定資格のトップ 5 は次のとおりです。
1. 自然言語処理スペシャライゼーション (Coursera)
この専門コースは、質問応答と感情分析のための NLP アプリケーションを設計する準備をすることを目的としています。 また、言語翻訳ツールの開発、テキストの要約、チャットボットの構築方法も学びます。
このコースは NLP の専門家によって設計され、指導されます。 機械学習、ディープラーニング。 これらの専門家のうちの XNUMX 人は、スタンフォード大学の AI 講師である Younes Bensouda Mourri 氏と、Google Brain のスタッフ研究員で Tensorflow の共著者である Lukasz Kaiser 氏です。
このコースの主な側面の一部を次に示します。
- ロジスティック回帰、ナイーブ ベイズ、および単語ベクトルを使用して感情分析を実装し、完全な類推を行い、単語を翻訳します
- 動的プログラミング、隠れマルコフ モデル、自動修正のための単語埋め込み
- 高密度を使用し、 リカレントニューラルネットワークTensorflow と Trax の 、LSTM、GRU、および Siamese ネットワーク
- エンコーダー-デコーダー、因果関係、セルフアテンション、および T5、バート、トランスフォーマー、リフォーマー
- 中間レベル
- 期間:4ヶ月、6時間/週
2. TensorFlow での自然言語処理 (Coursera)
このコースは、AI を活用したアルゴリズムの構築を検討しているソフトウェア開発者を対象としています。 TensorFlow のベスト プラクティスを教え、それを使用して NLP システムを構築します。 また、トークン化を含むテキストの処理方法や、文をベクトルとして表現する方法も学びます。 このコースの他の部分には、Tensorflow での RNN、GRU、および LSTM の適用が含まれます。
このコースを受講する前に、TensorFlow スペシャライゼーションの最初の 2 コースを受講し、Python でのコーディングをしっかりと理解することをお勧めします。
このコースの主な側面の一部を次に示します。
- 既存のテキストで LSTM をトレーニングする
- TensorFlow を使用して NLP システムを構築する
- TensorFlow での RNN、GRU、および LSTM の適用
- 中間レベル
- 時間:14時間
3. Python での自然言語処理 (Datacamp)
このコースでは、データを貴重な洞察に変換するために必要な核となる NLP スキルを提供します。 TED トークを自動的に文字に起こす方法を学び、このコースでは、NLTK、scikit-learn、spaCy、SpeechRecognition などの人気のある NLP Python ライブラリを紹介します。
このコースの主な側面の一部を次に示します。
- 独自のチャットボットを構築する
- 音声ファイルの文字起こし
- 現実世界の情報源から洞察を抽出する
- テッドの講演を文字に起こす
- 全6コース
- 時間:25時間
4. Python での NLP の特徴エンジニアリング (Datacamp)
このコースでは、テキストから有用な情報を抽出し、ML モデルの適用に適した形式に処理するためのテクニックを学びます。 具体的には、POS タグ付け、固有表現認識、可読性スコア、n-gram モデルと tf-idf モデル、および scikit-learn と spaCy を使用してそれらを実装する方法について学びます。 また、XNUMX つの文書が互いにどの程度類似しているかを計算する方法も学習します。 その過程で、映画レビューの感情を予測し、映画と Ted Talk の推薦者を構築します。 コースを修了すると、あらゆるテキストから重要な機能を設計し、データ サイエンスにおける最も困難な問題のいくつかを解決できるようになります。
このコースの主な側面の一部を次に示します。
- 単語の識別や分離などの NLP の基本
- 2 つのドキュメントが互いにどの程度類似しているかを計算します
- 基本ライブラリと高度なライブラリ
- 全4コース
- 50 を超えるエクササイズと 15 のビデオ
- 時間:4時間
5. SpaCy による高度な NLP (Datacamp)
このコースでは、Python の NLP 向けに急速に成長している業界標準ライブラリである spaCy を使用して、ルールベースと機械学習の両方のアプローチを使用して、高度な自然言語理解システムを構築する方法を学びます。
このコースの主な側面の一部を次に示します。
- 単語、フレーズ、名前、概念の検索
- 大規模データ分析
- 処理パイプライン
- ニューラル ネットワーク モデルのトレーニング