Что такое Natural Language Processing?Natural Language Processing (NLP, обработка естественного языка) – это направление, которое объединяет в себе лингвистику, компьютерные науки и искусственный интеллект. NLP применяет алгоритмы машинного обучения для анализа естественных языков.Что даст вам этот курс?Знаний, которые дают ML/DL курсы, часто оказывается недостаточно, чтобы стать специалистом в области NLP. Data Scientist'ам, которые решили заняться методами, связанными с автоматической обработкой текстов, необходимы дополнительные знания из этой области.Данный курс представляет собой уникальное сочетание глубоких знаний из области NLP и "повседневных" практических навыков. С одной стороны, программа курса по наполненности и изучаемым темам ничуть не уступает аналогичным вузовскими курсам. С другой стороны, в курсе, помимо теоретичечских знаний, особое внимание уделяется практическим навыкам, таким как работа с текстами на основе регулярных выражений, парсинг данных, создание телеграм-ботов. Эти темы практически не освещаются в большинстве NLP-курсов, так как считаются рутинными и техническами. При этом эти навыки необходимы всем специалистам в области NLP.Также на курсе изучаются современные подходы и модели, которые на данный момент являются стандартом в области, но еще не успели войти в большинство программ, так как были предложены совсем недавно. Стоит отметить, что на курсе делается акцент на особенностях работы с русскоязычными моделями и данными на русском языке.Для кого этот курс?Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые, либо уже какое-то время находятся в профессии, либо недавно закончили ML/DS/DL курсы и хотят углубить знания в области NLP.После завершения курса вы сможете:
работать с текстовыми данными;
парсить, собирать данные с сайтов из интернета;
создавать телеграм-ботов;
применять методы классического NLP для решения ML задач, связанных с текстами;
работать с нейросетевыми моделями архитектуры трансформер;
применять модели архитектуры трансформер для широкого спектра NLP задач;
решать задачу распознавания именованных сущностей;
создавать вопросно-ответные системы.
Курс Machine Learning. Advanced. Завершен на 50%. Пока позитив.
Курс мне посоветовала пройти коллега с работы. Хотя и прохожу за свои, а не по бюджету компании.Давно хотел пройти какой-нибудь курс по ML. Стандартные курсы давали совсем базовую информацию, тогда как здесь потенциально была возможность даже не узнать что-то новое, а структурировать свои знания. С таким настроем я записался на курс.У меня нет вау-эффекта от всего курса, но понравились некоторые лекторы, которые очень качественно дают информацию. Забавно было встретить коллегу с предыдущей работы. Примеры, разобранные в курсе скорее можно отнести к стандартным+.Интересно было получать обратную связь по проектам, большие ожидания на финальный проект.Как завершу курс, обновлю этот отзыв.
Плюсы: - расширенная программа ML - преподаватели-практики
Минусы: - местами бывает прям уныло, когда пытаются сравнять всех участников по скилам
Источник: otzovik.com
annthehuman
07.10.2022
10
Курс по Data Science хороший, можно брать
В целом курс по Data Science очень хорош. Структура курса достаточно полная. Раскрыты основные темы - от азов со структурой нейрона, градиентного спуска и функций активации (с детальным рассмотрением, как они влияют на сеть и почему так выглядят, с доказательствами из статистики) до NLP, Computer Vision и Transformers. Отдельное спасибо хочется сказать преподавателю Ивану Мордовцу. Каждая лекция с ним - это отдельное удовольствие. (А большинство лекций ведет именно он.) С Иваном любой материал становится понятен, довольно часто происходят инсайты. Также Иван принимает домашку и помогает с выпускным проектом, от чего работа над этими заданиями становится в 10 раз приятнее.Также большинство преподавателей ведут лекции на достойном уровне, материал всегда хороший, преподаватели отвечают на все вопросы. Также весь преподавательский состав - практикующие дата саентисты, так что они знают о чем говорят.Из минусов - лекции часто переносились, но там не менее были прочитаны все.
Плюсы: Содержание курса, хорошие преподаватели, быстрая обратная связь по любым проблемам
