Οι καλύτεροι πόροι για να μάθετε επεξεργασία φυσικής γλώσσας το 2021
Σε αυτό το άρθρο, ο συγγραφέας απαρίθμησε όλους τους καλύτερους πόρους για να μάθει την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, συμπεριλαμβανομένων διαδικτυακών μαθημάτων, σεμιναρίων, βιβλίων και βίντεο YouTube.
By Άκσα Ζαφάρ, Ph.D. Scholar in Machine Learning & Founder στο MLTUT
Θέλετε να μάθετε επεξεργασία φυσικής γλώσσας και να ψάχνετε για Καλύτεροι πόροι για να μάθετε Επεξεργασία φυσικής γλώσσας; Αν ναι, τότε βρίσκεστε στο σωστό μέρος. Σε αυτό το άρθρο, έχω απαριθμήσει όλους τους καλύτερους πόρους για να μάθω επεξεργασία φυσικής γλώσσας, συμπεριλαμβανομένων Online μαθήματα, σεμινάρια, βιβλία και βίντεο YouTube.
Έτσι, αφιερώστε λίγα λεπτά και μάθετε τους καλύτερους πόρους για να μάθετε την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Μπορείτε να προσθέσετε σελιδοδείκτη σε αυτό το άρθρο, ώστε να μπορείτε να ανατρέξετε σε αυτό το άρθρο αργότερα.
Τώρα χωρίς άλλη παραμύθι, ας ξεκινήσουμε.
Καλύτεροι πόροι για εκμάθηση επεξεργασίας φυσικής γλώσσας
Για τη διευκόλυνσή σας, έχω δημιουργήσει ξεχωριστούς πίνακες για κάθε πόρο. Ας ξεκινήσουμε λοιπόν με διαδικτυακά μαθήματα-
Σημείωση: Εάν διαβάζετε αυτό το άρθρο σε κινητά, σύρετε προς τα αριστερά για τον πλήρη πίνακα.
Online Μαθήματα
S / N | Όνομα μαθήματος | Βαθμολογία | Ώρα για ολοκλήρωση |
1. | Ειδίκευση επεξεργασίας φυσικής γλώσσας- deeplearning.ai | 4.6/5 | 4 μήνες (Εάν αφιερώνετε 6 ώρες την εβδομάδα) |
2. | Γίνετε ειδικός στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας- Udacity | 4.5/5 | 3 μήνες (Εάν ξοδεύετε 10-15 ώρες την εβδομάδα) |
3. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας- Εθνική Ανώτατη Οικονομική Σχολή Πανεπιστημίου Έρευνας | 4.5/5 | 32 Ώρες |
4. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας στο TensorFlow- deeplearning.ai | 4.6/5 | 14 Ώρες |
5. | Εισαγωγή στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας στην Python- DataCamp | NA | 4 ώρες |
6. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας με βαθιά εκμάθηση στην Python -Udemy | 4.5/5 | 12 ώρες |
7. | Μάθετε Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας- Codecademy | NA | 10 ώρες |
8. | Επιστήμη δεδομένων: Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) στην Python -Udemy | 4.5/5 | 10 ώρες |
9. | NLP -Επεξεργασία φυσικής γλώσσας με Python- Udemy | 4.5/5 | 11.5 ώρες |
10. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας με μαθήματα πιστοποίησης Python- Έντρεκα | 4.3/5 | Ζωντανή τάξη |
Βιβλία
Οδηγίες
S / N | Όνομα φροντιστηρίου | Provider |
1. | Σεμινάριο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας | TutorialsPoint |
2. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας | Kaggle |
3. | Εκπαιδευτικό πρόγραμμα NLP | JavaTpoint |
4. | Φροντιστήριο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) | Μεγάλη μάθηση |
5. | Τι είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας; | MLTUT |
6. | Βασικά στοιχεία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) | Ανάλυση Vidhya |
7. | Σεμινάριο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας | Guru99 |
8. | NLP Tutorial AI με Python | DataFlair |
9. | Τι είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας; | Μηχανική μάθηση |
10. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας με το πακέτο NLTK της Python's | Πραγματική Python |
Βίντεο στο YouTube
S / N | Όνομα φροντιστηρίου | Όνομα καναλιού |
1. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας -Πανεπιστήμιο Στάνφορντ [ΠΛΗΡΕΣ ΜΑΘΗΜΑ] | Τεχνητή Νοημοσύνη - Όλα σε ένα |
2. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας | Κρισ Νικ |
3. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας | Intellipaat |
4. | NLP για αρχάριους | Μεγάλη μάθηση |
5. | Φροντιστήριο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) με Python & NLTK | freeCodeCamp.org |
6. | Πλήρες μάθημα Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας | CS Μάθημα |
7. | Υπολογιστής - Επεξεργασία φυσικής γλώσσας | nptelhrd |
8. | Επεξήγηση φυσικής γλώσσας | Έντρεκα |
9. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), Μέρος 1 | MIT OpenCourseWare |
10. | Επεξεργασία φυσικής γλώσσας με το TensorFlow 2 | freeCodeCamp.org |
Και εδώ τελειώνει η λίστα. Ελπίζω ότι αυτοί οι πόροι θα σας βοηθήσουν σίγουρα να μάθετε και να κατακτήσετε την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Θα σας πρότεινα να προσθέσετε σελιδοδείκτη σε αυτό το άρθρο για μελλοντικές παραπομπές. Τώρα ήρθε η ώρα να τελειώσουμε.
Συμπέρασμα
Σε αυτό το άρθρο, προσπάθησα να καλύψω όλα τα τους καλύτερους πόρους για να μάθετε επεξεργασία φυσικής γλώσσας από online μαθήματα προς την βίντεο από το YouTubeΤο Εάν έχετε αμφιβολίες ή ερωτήσεις, μη διστάσετε να με ρωτήσετε στην ενότητα σχολίων.
Τα καλύτερα!
Απολαύστε τη Μάθηση!
Bio: Άκσα Ζαφάρ είναι Ph.D. μελετητής στο Data Mining, ερευνώντας το θέμα «Ανίχνευση κατάθλιψης από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης μέσω εξόρυξης δεδομένων». Η Aqsa είναι επίσης blogger και γράφει περιεχόμενο για Data Science & Machine Learning στο www.mltut.comΤο Η Aqsa προσπαθεί να βοηθήσει τους ανθρώπους μοιράζοντας γνώσεις και εμπειρίες στον τομέα της Μηχανικής Μάθησης & Επιστήμης Δεδομένων.
Πρωτότυπο. Αναδημοσιεύτηκε με άδεια.
Συγγενεύων:
Πηγή: https://www.kdnuggets.com/2021/09/best-resources-learn-natural-language-processing-2021.html
- "
- &
- 2021
- AI
- Όλα
- Amazon
- ανάλυση
- Εφαρμογή
- άρθρο
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- Βιβλία
- Πιστοποίηση
- Κοινός
- περιεχόμενο
- Coursera
- ημερομηνία
- εξόρυξη δεδομένων
- επιστημονικά δεδομένα
- βαθιά μάθηση
- κατάθλιψη
- Ανίχνευση
- Διευθυντής
- eBooks
- τελειώνει
- εμπειρία
- Όνομα
- ιδρυτής
- Δωρεάν
- πλήρη
- μελλοντικός
- GitHub
- GPU
- εδώ
- Πως
- HTTPS
- Συμπεριλαμβανομένου
- Νοημοσύνη
- συνέντευξη
- γνώση
- Γλώσσα
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- Λίστα
- μάθηση μηχανής
- Εικόνες / Βίντεο
- Εξόρυξη
- ML
- Κινητό
- μήνες
- Φυσική γλώσσα
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
- δίκτυο
- Νευρικός
- nlp
- διαδικτυακά (online)
- ανοίξτε
- ανοικτού κώδικα
- People
- Python
- Ανάγνωση
- λόγους
- οπισθοδρόμηση
- έρευνα
- πόρος
- Υποστηρικτικό υλικό
- Σχολείο
- Επιστήμη
- επιστήμονες
- So
- Μ.Κ.Δ
- social media
- δαπανήσει
- stanford
- Εκκίνηση
- ξεκίνησε
- στατιστική
- ιστορίες
- tensorflow
- ώρα
- κορυφή
- φροντιστήριο
- tutorials
- Udemy
- πανεπιστήμιο
- Βίντεο
- εβδομάδα
- X
- YouTube