Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим такую тему как курсы обработки естественного языка, которые можно пройти абсолютно без нервов. Ну и будет бесплатный материал для изучения этой сферы.
Оставайтесь с нами и тогда вы сможете что-то поменять в вашей сфере.
LETS GO!
Что будет в статье
- «😄Курс Machine Learning и Deep Learning» от Skillfactory
- «😉Профессия Machine Learning Eng» от Skillbox
- «🙃Машинное обучение» от Нетология
- «Факультет Искусственного интеллекта» от GB
- «Введение в обработку естественного языка» от Степик
- «Введение в Data Science и машинное обучение» от Степик
- «Нейронные сети и обработка текста» от Степик
- Заключение
«😄Курс Machine Learning и Deep Learning» от Skillfactory
Лучший платный курс по изучению NLP!
Стоимость узнавайте на сайте!
Есть сертификат!
Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения — вы научитесь создавать ML-модели и обучать нейронные сети
Преимущества курса
Для обучения machine learning + deep learning вам понадобится знание Python. Мы научим вас базовому пониманию машинного обучения и углубим знания в области Data Science.
Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач
и практическом применении решений.
Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей. Используем силу machine learning для решения задач бизнеса!
Курс даст понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.
Краткая программа курса «Machine Learning PRO»
Помощь наставника на протяжении обучения
- ML-PRO-1
- Введение в машинное обучение
- Знакомимся с основными задачами и методами machine learning , изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом
Решаем 50+ задач на закрепление темы - ML-PRO-2
- Методы предобработки данных
- Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering
Решаем 60+ задач на закрепление темы - ML-PRO-3
- Регрессия
- Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы - ML-PRO-4
- Кластеризация
- Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML
Решаем 50+ задач на закрепление темы - ML-PRO-5
- Tree-based алгоритмы: введение в деревья
- Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы - ML-PRO-6
- Tree-based алгоритмы: ансамбли
- Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели - ML-PRO-7
- Оценка качества алгоритмов
- Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения
Оцениваем качество нескольких моделей ML
Решаем 40+ задач на закрепление темы - ML-PRO-8
- Временные ряды в машинном обучении
- Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров
Решаем 50+ задач на закрепление темы - ML-PRO-9
- Рекомендательные системы
- Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели
Решаем 50+ задач на закрепление темы - ML-PRO-10
Читать еще Где обучиться Android в Казахстане на 2023 год: подборка курсов с выдачей сертификата или без
Финальный хакатон
Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle
Программа курса «Deep Learning»
- DL-1
- Введение в искусственные нейронные сети
- Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python
- DL-2
- Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
- Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
- DL-3
- Сверточные нейронные сети
- Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети
- DL-4
- Оптимизация нейронной сети
- Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля
- DL-5
- Transfer learning & Fine-tuning
- Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений
- DL-6
- Сегментация изображений
- Проектируем нейронную сеть для сегментации людей в датасете COCO
- DL-7
- Детектирование объектов
- Обучаем нейросеть решать задачу детекции на примере датасета с логотипами брендов
- DL-8
- Введение в NLP и Word Embeddings
- Создаем нейросеть для работы с естественным языком
- DL-9
- Рекуррентные нейронные сети
- Создаем чат-бота на базе рекуррентной нейросети
- DL-10
- Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
- Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма
- DL-11
- What’s next?
Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений
«😉Профессия Machine Learning Eng» от Skillbox
Стоимость на 2023 год узнавайте на сайте!
Есть сертификат!
Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision.
Через 9 месяцев сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.
Специалист по Machine Learning, или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, создаёт модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности.
Задача ML-инженера — обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.
В новом курсе ещё больше практики и разборов кейсов. Вы не только освоите Python и актуальные версии инструментов для работы, но и научитесь сами решать нестандартные задачи. Вас ждут:
- Более 100 практических заданий на развитие аналитического мышления и отработки навыков
- 3 больших итоговых проекта на реальных данных
- Курс по Git и подготовка к командной работе в компании
Кому подойдёт этот курс
- Новичкам.С нуля освоите Python и SQL, научитесь собирать и анализировать данные. Получите необходимый минимум знаний по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов.
- Программистам.Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения и будете решать задачи с данными с помощью Python. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
- Начинающим аналитикам.Научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию, понимать математику и основы статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость работы и добьётесь повышения.
Чему вы научитесь
- Строить модели машинного обучения.Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
- Обучать нейронные сети.Узнаете, как устроены архитектуры нейросетей для задач компьютерного зрения и NLP. Сможете использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные.
- Использовать ML-алгоритмы.Освойте линейные и древесные алгоритмы и бустинги. Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы. Сможете обучать модели на больших данных с помощью Spark.
- Работать с инструментами анализа данных.Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.
- Извлекать данные из различных источников.Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.
- Настраивать инфраструктуру.Научитесь читать и понимать архитектуры ML-решений. Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. Сможете собирать модели в виде API.
Читать еще Что такое Agile и какие методы разработки включает
«🙃Машинное обучение» от Нетология
Стоимость на 2023 год узнавайте на сайте!
С выдачей диплома!
Это процесс обучения нейронных сетей для нахождения закономерностей на основе подготовленных массивов данных
- Курс для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания работающих нейронных сетей
- Закладываем фундамент для развития на уровне middle
Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют
Специалистов по машинному обучению пока мало, и они быстро находят себе интересные проекты
Кому подойдёт курс
- Разработчикам.Курс даёт хорошую базу для перехода в новую область программирования. У вас появятся другие интересные задачи и возможность роста доходов
- Аналитикам.Вы получите знания ведущих экспертов отрасли, в короткие сроки углубитесь в специализацию и выйдете на следующий уровень в профессии
- Математикам.Найдёте применение знаниям в математике и сможете перейти в новую сферу
Направление Нетологии «Аналитика и Data Science» — обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2023 году
Каждый второй студент готов рекомендовать обучение в Нетологии своим друзьям и знакомым. Мы гордимся таким результатом и постоянно работаем над качеством наших программ.
У нас самый большой процент выпускников, удовлетворённых своим обучением — 85%. В понятие удовлетворённости студенты включают высокое качество учебных программ, вовлечённость преподавателей и уровень обратной связи.
Программа курса
- Построение модели
- Рекомендательные системы
- Компьютерное зрение
- Обработка естественного языка (NLP)
- Временные ряды
- Менеджмент data-проектов
- Итоговый хакатон
- Дипломный проект
«Факультет Искусственного интеллекта» от GB
Стоимость на 2023 год узнавайте на сайте!
Есть сертификат!
Получите одну из самых востребованных IT-профессий. Машинное обучение от профессиональных преподавателей.
За два года спрос на Data Scientist-ов вырос в два раза, по данным HeadHunter. Применяя методы машинного обучения, они строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. Мы поможем стать таким специалистом с нуля и найдем вам работу.
Курсы
- Введение в программирование
- Математика и информатика
- Введение в контроль версий
- Знакомство с языком программирования C#
- Введение в базы данных
Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Вы получите диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат, которые можно добавить в портфолио и показать работодателю.
«Введение в обработку естественного языка» от Степик
Есть сертификат!
Курс состоит из введения и 10 тематических лекций; четыре из них посвящены инструментам — морфологическому и синтаксическому анализу, языковым моделям и моделированию смысла слов, а шесть — популярным приложениям — информационному и вопросно-ответному поиску, автоматическому реферированию, анализу тональности, извлечению информации и машинному переводу.
Структура каждой лекции более-менее стандартна — постановка задачи, описание методов, обзор доступных инструментов и наборов данных, оценка. В курсе минимум математики и алгоритмов, упор сделан на методы и их оценку.
Для кого этот курс
Все, кто хочет получить общее представление о дисциплине и практические навыки решения задач обработки естественного языка.
Читать еще Что означает кибербезопасность и как обеспечивают безопасность в сети
«Введение в Data Science и машинное обучение» от Степик
Есть сертификат!
Data Scientist is The Sexiest Job of the 21st Century, а машинное обучение и анализ данных — это захватывающие области, знакомство с которыми точно не оставит вас равнодушными! Мы начнем с самого начала, разберем центральные понятия и темы. Познакомимся с такими методами машинного обучения как деревья решений и нейронные сети. Практическая часть курса будет посвящена знакомству с наиболее популярными библиотеками для анализа данных, используя язык программирования Python — Pandas и Scikit-learn.
Умение программировать — необходимый навык для анализа данных и машинного обучения. В этом курсе мы будем решать практические задания на Python. Однако, если вы не программировали раньше, вы можете начать этот курс и параллельно изучать основы программирования, применяя полученные теоретически знания для решения конкретных задач из области анализа данных. Второй курс по Python скорее показывает, на каком уровне нужно знать программирование, чтобы уверенно начать развиваться в области Data Science, где вас ждет не только машинное обучение, но и работа c кодом, базами данных, большими данными, Linux, удаленными серверами, Git, в общем, нужно уметь все и немного больше.
Помимо лекций и практических занятий нас ждет много всего увлекательного на курсе, мы поспорим про будущее искусственного интеллекта, поговорим про то, что нужно для успешной карьеры в области Data Science, а также пообщаемся с ведущими специалистами в области анализа данных и машинного обучения. Будет интересно!
«Нейронные сети и обработка текста» от Степик
Есть сертификат!
Мы рекомендуем наш курс всем, кто уже имеет базовые знания в машинном обучении и хочет научиться применять нейронные сети для решения задач обработки текстов на естественном языке (NLP, Natural Language Processing).
Авторы курса «Нейронные сети и обработка текста» — эксперты московского Центра искусственного интеллекта Samsung, специалисты в области машинного обучения — преподносят свои знания в доступной форме и в таком объёме, который позволит ориентироваться в современных технологиях в области NLP.
Как построен наш курс? Мы начнём с разговора о языке: почему он такой удобный для людей и сложный для машин. Затем мы сформируем высокоуровневую картину предметной области, расскажем об основных понятиях и задачах. После введения мы разберём классические методы, подходящие, например, для определения тематики документа.
А затем начнутся нейросети! Мы расскажем, как подготавливать данные, извлекать «смыслы» слов из текстов, генерировать тексты, разбирать их структуру, выделять наименования объектов, и даже обучать нейросеть искать ответы на вопросы!
Кроме лекций Вас ждут практические семинары. В завершение мы предложим Вам решить сложную прикладную задачу в области NLP.
Заключение
Решаем задачи NLP с помощью Hugging Face | Обработка естественного языка
При просмотре контента на проекте ЕВГЕНЕВ РУ, на страницах сайта возможны интегрированы реферальные ссылки. Что это для вас значит и как быть, читайте в нашем материале.
https://evgenev.ru/disclamer/ – EVGENEV RU