5개의 "최고" NLP 과정 및 인증(2024년 XNUMX월)

AI 기술에 의존하는 데이터 중심 세계로 더 나아가면서 자연어 처리(NLP)는 가장 요구되는 기술 중 하나가 되고 있습니다. 이는 거의 모든 곳에 존재하지만 특히 웹 검색, 광고, 고객 서비스, 언어 번역 서비스, 감정 분석 등에 존재합니다. 

NLP 인증은 이 분야의 리더가 되려는 개인에게 매우 중요합니다. 

현재 사용 가능한 상위 5개 NLP 인증은 다음과 같습니다.

1. 자연어 처리 전문화(Coursera)

이 전문 과정은 질문 응답 및 감정 분석을 위한 NLP 애플리케이션 설계 준비를 목표로 합니다. 또한 언어 번역 도구를 개발하고, 텍스트를 요약하고, 챗봇을 구축하는 방법을 배웁니다. 

이 과정은 NLP, 머신러닝, 딥러닝 전문가가 설계하고 진행합니다. 그 전문가 중 두 명은 스탠포드 대학의 AI 강사인 Younes Bensouda Mourri와 Tensorflow를 공동 집필한 Google Brain의 연구 과학자인 Lukasz Kaiser입니다. 

다음은 이 과정의 주요 측면 중 일부입니다. 

• 로지스틱 회귀, Naïve Bayes 및 단어 벡터를 사용하여 감정 분석 구현, 유추 완료 및 단어 번역
  
• 자동 수정을 위한 동적 프로그래밍, 숨겨진 Markov 모델 및 단어 임베딩
  
• Tensorflow 및 Trax에서 조밀하고 반복적인 신경망, LSTM, GRU 및 Siamese 네트워크를 사용하세요.
  
• T5, Bert, Transformer, Reformer와 함께 Encoder-Decoder, Causal, Self-Attention
  
• 중급
  
• 기간: 4개월, 6시간/주
  

2. TensorFlow(Coursera)의 자연어 처리

이 과정은 AI 기반 알고리즘을 구축하려는 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다. 최고의 TensorFlow 사례를 가르치고 이를 사용하여 NLP 시스템을 구축하게 됩니다. 또한 토큰화를 포함하여 텍스트를 처리하는 방법과 문장을 벡터로 다시 표현하는 방법을 배웁니다. 이 과정의 다른 부분에는 Tensorflow에서 RNN, GRU 및 LSTM을 적용하는 것이 포함됩니다. 

이 과정을 수강하기 전에 TensorFlow 전문화 과정의 처음 2개 과정을 수강하고 Python 코딩에 대해 확실하게 이해하는 것이 좋습니다.

다음은 이 과정의 주요 측면 중 일부입니다. 

• 기존 텍스트에서 LSTM 훈련
  
• TensorFlow를 사용하여 NLP 시스템 구축
  
• TensorFlow에서 RNN, GRU 및 LSTM 적용
  
• 중급
  
• 재생 시간 : 14 시간

3. Python의 자연어 처리(Datacamp)

이 과정은 데이터를 귀중한 통찰력으로 변환하는 데 필요한 핵심 NLP 기술을 제공합니다. TED 강연을 자동으로 기록하는 방법을 배우고 NLTK, scikit-learn, spaCy 및 SpeechRecognition과 같은 인기 있는 NLP Python 라이브러리를 소개합니다. 

다음은 이 과정의 주요 측면 중 일부입니다. 

• 나만의 챗봇 만들기
  
• 오디오 파일 전사
  
• 실제 소스에서 인사이트 추출
  
• Ted Talks 필사
  
• 총 6코스
  
• 재생 시간 : 25 시간

4. Python에서 NLP를 위한 기능 엔지니어링(Datacamp)

이 과정에서는 텍스트에서 유용한 정보를 추출하고 ML 모델 적용에 적합한 형식으로 처리할 수 있는 기술을 가르칩니다. 보다 구체적으로 POS 태깅, 명명된 엔터티 인식, 가독성 점수, n-gram 및 tf-idf 모델과 scikit-learn 및 spaCy를 사용하여 이를 구현하는 방법에 대해 배웁니다. 또한 두 문서가 서로 얼마나 유사한지 계산하는 방법도 배웁니다. 그 과정에서 영화 평론의 정서를 예측하고 영화 및 TED Talk 추천인을 구축하게 됩니다. 과정을 마치면 텍스트에서 중요한 기능을 엔지니어링하고 데이터 과학에서 가장 어려운 문제를 해결할 수 있습니다!

다음은 이 과정의 주요 측면 중 일부입니다. 

• 단어 식별 및 분리와 같은 NLP 기본 사항
  
• 2개의 문서가 서로 얼마나 유사한지 계산
• 기본 및 고급 라이브러리
  
• 총 4코스
  
• 50개 이상의 운동과 15개의 비디오
  
• 재생 시간 : 4 시간

5. SpaCy를 사용한 고급 NLP(Datacamp)

이 과정에서는 규칙 기반 및 기계 학습 접근 방식을 모두 사용하여 고급 자연어 이해 시스템을 구축하기 위해 Python에서 빠르게 성장하는 NLP용 업계 표준 라이브러리인 spaCy를 사용하는 방법을 배웁니다.

다음은 이 과정의 주요 측면 중 일부입니다. 

• 단어, 구, 이름 및 개념 찾기
• 대규모 데이터 분석
• 처리 파이프라인
• 신경망 모델 훈련