Introdução
Google “trabalhos de PNL” e surge um número notável de pesquisas relevantes. Existem empresas a surgir em todo o mundo que se ocupam exclusivamente de funções de processamento de linguagem natural (PNL)! A procura por especialistas em PNL na indústria nunca foi tão alta, e espera-se que aumente exponencialmente nos próximos anos.
Mas o lado da oferta está a ficar curto. Os novatos e até mesmo pessoas com experiência que querem conseguir um posto baseado em PNL estão a ter dificuldades em entrar na indústria. Podemos apontar uma das áreas de maior dificuldade: a falta de aprendizagem estruturada.
Hoje em dia existem demasiados recursos que cobrem os conceitos de PNL, mas a maioria faz-no de forma dispersa. Los recién llegados tienden a ler artigos y libros, analizar vários blogs y vídeos, y terminan lutando por reconstruir uma compreensão de um extremo a outro.
¡aqui é onde entra em jogo o nosso caminho de aprendizagem do PNL! Estamos encantados de apresentar uma ruta de aprendizagem integral e estruturada para ajudar a aprender e dominar a PNL desde cero en 2020!
Esta ruta de aprendizagem ha sido selecionada por peritos de DataPeaker que han passado por centenas de recursos para selecionar para nossa comunidade. ¡Sigue este caminho en 2020 y pronto estarás a punto de conseguir un posto no domínio do PNL!
Nuestro marco para a ruta de aprendizagem do PNL
Estrutura: es el núcleo de todo lo que hacemos. As nossas rotas de aprendizagem são populares tanto pela sua estrutura como pela sua natureza integral. É assim que dividimos cada mês da rota de aprendizagem de PNL para o ajudar a planear a sua jornada de aprendizagem:
- objetivo: O que irá aprender nesse mês? Quais são as conclusões principais? Como irá progredir na sua jornada de PNL? Mencionamos isto no início de cada mês para garantir que sabe onde se encontra e onde estará no final desse mês em particular.
- Hora sugerida: Quanto tempo, em média, deve dedicar a essa secção por semana
- Recursos para aprender: Uma coleção dos principais recursos para os temas de PNL que irá aprender nesse mês. Isso inclui artigos, tutoriais, videos, artigos de investigação e outros recursos similares.
¿Busca otras rutas de aprendizaje en ciencia de datos? A sua espera terminou:
Vamos mergulhar nisso!
Meu 0: requisitos prévios (opcional)
objetivo: Isto é para todos aqueles que ainda não estão familiarizados com Python e Data Science. No final deste mês, deve ter uma ideia clara sobre os componentes básicos de aprendizagem automática e como programar em Python.
Hora sugerida: 6 horas / semana
Python para ciência de dados:
Aprenda estatísticas:
Preparação de dados:
Regressão linear:
Regressão logística:
Algoritmo de árvore de decisão:
Validação cruzada K-fold:
Decomposição em Valores Singulares (SVD):
Meu 1: sentir-se confortável com os dados de texto
objetivo: E lá vamos nós! Este mês trata-se de se familiarizar e sentir-se confortável com as técnicas básicas de pré-processamento de texto. Deverá ser capaz de criar um modelo de classificação de texto no final desta seção.
Hora sugerida: 5 horas / semana
Carregar dados de texto de várias fontes:
Aprenda a usar expressões regulares:
Pré-processamento de texto:
Análise exploratória de dados de texto:
Extrair metacaracterísticas do texto:
Projeto:
- Construya un modelo de clasificación de texto usando meta características. Puede utilizar el conjunto de datos del problema de práctica Identificar los sentimientos
Meu 2 – Lingüística computacional y vectores de palabras
objetivo: Este mes empezarás a ver la magia de la PNL. Aprenderá cómo se puede utilizar la gramática inglesa para extrair informação clave del texto. También trabajará con vectores de palabras, una técnica avançada para crear características a partir de texto.
Hora sugerida: 5 horas / semana
Extraer características lingüísticas:
- Etiquetado de parte del discurso usando spaCy:
- Reconocimiento de entidad nombrada usando spaCy:
- Análise de dependencia de Stanford:
Representación de texto en el espacio vectorial:
Modelagem de tema:
Extracción de información:
Projetos:
- Cree un modelo de detección de sentimientos utilizando incrustaciones de Word. Puede utilizar el conjunto de datos del problema de práctica Identificar los sentimientos
- Categorizar artículos de noticias mediante el modelado de temas
Meu 3 – Actualización de aprendizaje profundo para PNL
objetivo: o aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde... está en el corazón de los desarrollos y avances recientes en la PNL. Desde BERT de Google hasta GPT-2 de OpenAI, todos los entusiastas de la PNL devem ter ao menos uma compreensão básica de como funciona el learning profundo para impulsar estos marcos de PNL de vanguardia. Así que este mes, se centrará en los conceptos, algoritmos y herramientas relacionados con el aprendizaje profundo.
Fonte: Tryolabs
Hora sugerida: 5 horas / semana
Redes neurais:
Algoritmos de optimización:
Redes neurais recorrentes (RNN) y LSTM:
- Una introducción amistosa a los RNN:
Introducción a PyTorch:
Meu 4 – Modelos de aprendizaje profundo para PNL
objetivo: Ahora que tiene una idea del aprendizaje profundo y cómo se aplica en el contexto de la PNL, es hora de llevar las cosas a un nivel superior. Sumérjase en conceptos avançados de aprendizagem profundo como redes neuronales recurrentes (RNN), memória de curto prazo de longo prazo (LSTM), entre outros. Estos le ayudarán a dominar los casos de uso de PNL de nivel industrial.
Hora sugerida: 5 horas / semana
Redes neurais recorrentes (RNN) para classificação de texto:
Modelos de CNN para PNL:
Projetos:
- Construya un modelo para encontrar entidades nombradas en el texto usando LSTM. Puede obtener el conjunto de datos de aqui
Meu 5 – Modelado secuencial
objetivo: Neste mês, aprenderá a utilizar modelos secuenciales que tratan con secuencias como entradas y / o salidas. ¡Un concepto muy útil en PNL como pronto descubrirás!
Hora sugerida: 5 horas / semana
Modelado de idiomas:
- Modelos de lenguaje y RNN de Stanford:
Modelado secuencia a secuencia:
Projetos:
- Entrenar un modelo de lenguaje en Conjunto de datos de correo electrónico de Enron para construir un sistema de autocompletado
- Cree un modelo de traducción automática neuronal (del inglés a cualquier idioma que elija)
Meu 6 – Transferir el aprendizaje en PNL
objetivo: El aprendizaje por transferência está de moda en la PNL en este momento. De fato, esto ha ayudado a democratizar los marcos de PNL de última geração con los que se habría encontrado antes. Este mes presenta BERT, GPT-2, ULMFiT y Transformers.
Hora sugerida: 5 horas / semana
ULMFiT:
Transformadores:
Modelos de idiomas grandes previamente entrenados (BERT y GPT-2):
Ajuste de modelos pre-entrenados:
Meu 7: chatbots e processamento de áudio
objetivo: Aprenderá a criar um chatbot ou um agente conversacional este mês. Uma vez que tenha dominado o PNL, a próxima fronteira que pode abordar é o processamento de áudio.
Hora sugerida: 5 horas / semana
Chatbots:
Processamento de áudio:
Projeto:
- Construa um chatbot com interface de voz usando Rasa
Infográficos – Rota de aprendizagem de PNL para 2020
À nossa comunidade adoram as infografias que criamos para cada rota de aprendizagem. Estas infografias têm dois objetivos principais:
- Ajudam-nos a visualizar a estrutura de como aprenderemos diferentes tópicos.
- Podem ser utilizadas como listas de verificação para assinalar conceitos à medida que avança no seu caminho para o PNL.
Portanto, ¡estamos encantados de apresentar a continuación la infografía de la ruta de aprendizaje de PNL para 2020! Puede descargar una versión de alta resoluçãoo "resolução" refere-se à capacidade de tomar decisões firmes e atingir metas estabelecidas. Em contextos pessoais e profissionais, Envolve a definição de metas claras e o desenvolvimento de um plano de ação para alcançá-las. A resolução é fundamental para o crescimento pessoal e o sucesso em várias áreas da vida, pois permite superar obstáculos e manter o foco no que realmente importa.... a partir de aqui.
