5 ຫຼັກສູດ ແລະ ການຢັ້ງຢືນ NLP “ດີທີ່ສຸດ” (ເດືອນມິຖຸນາ 2024)

ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາກ້າວໄປສູ່ໂລກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ຂຶ້ນກັບເຕັກໂນໂລຢີ AI, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ຫຼື NLP, ກາຍເປັນທັກສະທີ່ຕ້ອງການຫຼາຍທີ່ສຸດ. ມັນມີຢູ່ເກືອບທຸກບ່ອນ, ແຕ່ໂດຍສະເພາະແມ່ນການຊອກຫາເວັບ, ການໂຄສະນາ, ການບໍລິການລູກຄ້າ, ບໍລິການແປພາສາ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະອື່ນໆ. 

ການຢັ້ງຢືນ NLP ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບບຸກຄົນທີ່ກໍາລັງຊອກຫາເປັນຜູ້ນໍາໃນດ້ານນີ້. 

ນີ້ແມ່ນການຢັ້ງຢືນ NLP ອັນດັບຕົ້ນ 5 ອັນດັບທີ່ມີຢູ່ໃນປະຈຸບັນ:

1. ຊ່ຽວຊານການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (Courera)

ຫຼັກສູດພິເສດນີ້ແມ່ນມີຈຸດປະສົງເພື່ອກະກຽມໃຫ້ທ່ານອອກແບບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ NLP ສໍາລັບການຕອບຄໍາຖາມແລະການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການພັດທະນາເຄື່ອງມືແປພາສາ, ສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ, ແລະສ້າງ chatbots. 

ຫຼັກສູດໄດ້ຖືກອອກແບບແລະສອນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ NLP, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານສອງຄົນເຫຼົ່ານັ້ນແມ່ນ Younes Bensouda Mourri, ຄູສອນຂອງ AI ຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Stanford, ແລະ Lukasz Kaiser, ພະນັກງານວິໄຈວິທະຍາສາດຂອງ Google Brain ຜູ້ທີ່ເປັນຜູ້ຂຽນຮ່ວມກັນຂອງ Tensorflow. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງຫຼັກສູດນີ້: 

• Logistic regression, Naïve Bayes, ແລະ vectors ຄໍາເພື່ອປະຕິບັດການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການປຽບທຽບທີ່ສົມບູນ, ແລະແປຄໍາສັບຕ່າງໆ
  
• ການຂຽນໂປລແກລມແບບໄດນາມິກ, ແບບຈໍາລອງ Markov ທີ່ເຊື່ອງໄວ້, ແລະການຝັງຄໍາສໍາລັບການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດ
  
• ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ດົກໜາ ແລະເກີດຂຶ້ນຊ້ຳ, LSTMs, GRUs, ແລະເຄືອຂ່າຍ Siamese ໃນ Tensorflow ແລະ Trax
  
• ຕົວຖອດລະຫັດຕົວແປງສັນຍານ, ສາເຫດ, ແລະການເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງ, ພ້ອມກັບ T5, Bert, ຫມໍ້ແປງ, ແລະຜູ້ປະຕິຮູບ
  
• ລະ​ດັບ​ປານ​ກາງ
  
• ໄລຍະເວລາ: 4 ເດືອນ, 6 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ
  

2. ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດໃນ TensorFlow (Coursera)

ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ພັດທະນາຊອບແວທີ່ຊອກຫາການສ້າງ AI-powered algorithms. ມັນສອນໃຫ້ທ່ານປະຕິບັດ TensorFlow ທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແລະທ່ານຈະສ້າງລະບົບ NLP ໂດຍໃຊ້ມັນ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ການປຸງແຕ່ງຂໍ້ຄວາມ, ລວມທັງ tokenizing, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ represt ປະໂຫຍກເປັນ vectors. ພາກສ່ວນອື່ນໆຂອງຫຼັກສູດນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສະຫມັກ RNNs, GRUs, ແລະ LSTMs ໃນ Tensorflow. 

ຂໍແນະນໍາໃຫ້ທ່ານຮຽນ 2 ຫຼັກສູດທໍາອິດຂອງ TensorFlow Specialization ແລະມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງຫນັກແຫນ້ນຂອງ coding ໃນ Python ກ່ອນທີ່ຈະຮຽນວິຊານີ້.

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງຫຼັກສູດນີ້: 

• ຝຶກອົບຮົມ LSTM ກ່ຽວກັບຂໍ້ຄວາມທີ່ມີຢູ່
  
• ສ້າງລະບົບ NLP ໂດຍໃຊ້ TensorFlow
  
• ນຳໃຊ້ RNNs, GRUs, ແລະ LSTMs ໃນ TensorFlow
  
• ລະ​ດັບ​ປານ​ກາງ
  
• ໄລຍະເວລາ: 14 ຊົ່ວໂມງ

3. ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດໃນ Python (Datacamp)

ຫຼັກສູດນີ້ໃຫ້ທ່ານມີທັກສະ NLP ຫຼັກທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອປ່ຽນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າ. ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ວິທີການຖອດຂໍ້ຄວາມ TED ອັດຕະໂນມັດ, ແລະຫຼັກສູດຈະແນະນໍາຫ້ອງສະຫມຸດ NLP Python ທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ NLTK, scikit-learn, spaCy, ແລະ SpeechRecognition. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງຫຼັກສູດນີ້: 

• ສ້າງ chatbot ຂອງທ່ານເອງ
  
• ຖອດຂໍ້ຄວາມຈາກໄຟລ໌ສຽງ
  
• ດຶງຂໍ້ມູນຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກແຫຼ່ງໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ
  
• ຖອດຂໍ້ຄວາມຈາກ Ted Talks
  
• ທັງໝົດ 6 ຫຼັກສູດ
  
• ໄລຍະເວລາ: 25 ຊົ່ວໂມງ

4. ວິສະວະກໍາຄຸນສົມບັດສໍາລັບ NLP ໃນ Python (Datacamp)

ຫຼັກສູດນີ້ສອນທ່ານເຕັກນິກທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກຂໍ້ຄວາມແລະປຸງແຕ່ງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເປັນຮູບແບບທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງ ML. ໂດຍສະເພາະ, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການຕິດແທັກ POS, ການຮັບຮູ້ນິຕິບຸກຄົນ, ຄະແນນການອ່ານ, ຮູບແບບ n-gram ແລະ tf-idf, ແລະວິທີການປະຕິບັດພວກມັນໂດຍໃຊ້ scikit-learn ແລະ spaCy. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຄິດໄລ່ວ່າສອງເອກະສານທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບກັນແລະກັນ. ໃນຂະບວນການ, ທ່ານຈະຄາດຄະເນຄວາມຮູ້ສຶກຂອງການທົບທວນຄືນຮູບເງົາແລະການກໍ່ສ້າງຮູບເງົາແລະ Ted Talk ແນະນໍາ. ປະຕິບັດຕາມຫຼັກສູດ, ທ່ານຈະສາມາດວິສະວະກໍາລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນອອກຈາກຂໍ້ຄວາມໃດໆແລະແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ທ້າທາຍທີ່ສຸດໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ!

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງຫຼັກສູດນີ້: 

• NLP ພື້ນຖານເຊັ່ນການກໍານົດແລະການແຍກຄໍາສັບຕ່າງໆ
  
• ຄິດໄລ່ວ່າເອກະສານ 2 ສະບັບຄ້າຍຄືກັນແນວໃດ
• ຫ້ອງສະຫມຸດພື້ນຖານແລະກ້າວຫນ້າ
  
• ທັງໝົດ 4 ຫຼັກສູດ
  
• ຫຼາຍກວ່າ 50 ອອກກໍາລັງກາຍແລະ 15 ວິດີໂອ
  
• ໄລຍະເວລາ: 4 ຊົ່ວໂມງ

5. NLP ຂັ້ນສູງກັບ SpaCy (Datacamp)

ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ spaCy, ຫໍສະຫມຸດມາດຕະຖານອຸດສາຫະກໍາທີ່ເຕີບໂຕໄວສໍາລັບ NLP ໃນ Python, ເພື່ອສ້າງລະບົບຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດທີ່ກ້າວຫນ້າ, ໂດຍນໍາໃຊ້ທັງສອງກົດລະບຽບແລະວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງຫຼັກສູດນີ້: 

• ຊອກຫາຄໍາສັບ, ປະໂຫຍກ, ຊື່ແລະແນວຄວາມຄິດ
• ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່
• ທໍ່ການປຸງແຕ່ງ
• ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural