Видео проигрыватель загружается.Воспроизвести видеоВоспроизвестиБез звукаТекущее время 0:00/Продолжительность 3:19Загрузка: 0.00%0:00Тип потока ОНЛАЙНSeek to live, currently behind liveОНЛАЙНОставшееся время -3:19 1xСкорость воспроизведения2x1.75x1.5x1.25x1x, выбрано0.75x0.5xГлавыГлавыОписанияОтключить описания, выбраноСубтитрынастройки субтитров, откроется диалог настройки субтитровСубтитры выкл., выбраноЗвуковая дорожкаPicture-in-PictureПолноэкранный режимThis is a modal window.Начало диалоговго окна. Кнопка Escape закроет или отменит окноТекстColorБелыйЧерныйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйФонColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйПрозрачныйОкноColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачныйПолупрозрачныйПрозрачностьРазмер шрифта50%75%100%125%150%175%200%300%400%Стиль края текстаНичегоПоднятыйПониженныйОдинаковыйТеньШрифтПропорциональный без засечекМоноширинный без засечекПропорциональный с засечкамиМоноширинный с засечкамиСлучайныйПисьменныйМалые прописныеСбросить сбросить все найстройки по умолчаниюГотовоЗакрыть модальное окноКонец диалогового окна.
Привет! В нашем курсе мы постарались подробно и интересно рассказать о популярных алгоритмах для работы с текстами. Мы надеемся, что вам было интересно и вы с удовольствием продолжите изучение как машинного обучения в целом, так и области под названием Natural Language Processing, которой был посвящён этот курс. Продолжая своё путешествие по миру NLP, вы можете столкнуться с большим потоком информации, который сложно обработать. В этом видео мы собрали несколько подсказок — как не заблудиться среди огромного количества книг, статей, туториалов, репозиториев с кодом, а также образовательных курсов. Итак, совет номер 1. Возможно, проще всего изучение материала будет продолжить в привычном формате, просматривая онлайн-курсы. Теперь, когда базовые знания у вас уже есть, самое время переходить к более сложному материалу. Например, отличный курс по NLP читается в Стэнфорде. Этот курс называется Stanford CS 224[5] и видеолекции доступны на YouTube, а сайт курса с домашними заданиями и теоретическими материалами можно найти по ссылке на этом слайде. Также не стоит обделять вниманием и Coursera — например, специализация "продвинутое машинное обучение" от Вышки и Яндекса[1] включает в себя не только отличный курс по NLP, но также ряд других курсов — например, practical reinforcement learning, или курс про то, как правильно решать контесты на kaggle. Например, для выполнения последней в нашем курсе домашней работы, знания из этого курса вам очень пригодятся. Кроме этой специализации, на Coursera много других полезных курсов — например, "графические вероятностные модели".[2] Курс не имеет прямого отношения к обработке текстов, но очень полезен для выработки математической интуиции и дальнейшего расширения кругозора. Также недавно появился курс от Fast AI. Видеолекции этого курса доступны на YouTube, а код есть на Github. Программа курса частично повторяет нашу, но, тем не менее, там есть материал, который не был освящён в прошлых 6 модулях нашего курса. Например, в контексте transfer learning для NLP авторы рассказывают про "ULMFiT" — эта модель не была освещена в нашей лекции. Кроме, того авторы предлагают неплохой обзор по машинному переводу и классическим нейросетевым методам. Они рассказывают про лог-регрессию, наивного Байеса, выделение биграмм, матричную факторизацию и тематическое моделирование. И ещё один курс, на который стоит обратить своё внимание — это курс от Microsoft на платформе и EdX.[4] Они освещают такие темы, как нейронные сети, использующиеся при решении задач ранжирования и в поисковых системах — например, DSSM (Deep Semantic Similarity Model), а также рассказывают про задачи на стыке NLP или reinforcement learning, NLP и компьютерного зрения. Например, они рассказывают про Image Captioning, и вопросно-ответные системы, которые используют, в качестве дополнительной информации, изображение. И закончу этот короткий обзор онлайн курсов упоминанием продвинутого курса на udacity под названием "Become a Natural Language Processing expert"[3]. Курс рассчитан на три месяца и действительно позволит вам приблизиться к тому, чтобы стать экспертом в области NLP.
[1] https://www.coursera.org/specializations/aml
[2] https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models
[3] https://www.udacity.com/course/natural-language-processing-nanodegree--nd892
[4] https://www.edx.org/course/natural-language-processing-nlp-2
[5] http://web.stanford.edu/class/cs224n/