作为最典型的 AI 领域之一,NLP 这些年也是越来越热门,基本上是各大厂必备了。
随着 OpenAI 等技术的诞生、迁移学习等技术的成功应用,使得 NLP 技术在搜索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等领域不断发展壮大。与此同时,NLP 工程师也受到了广泛关注和追捧,从各大招聘平台上,可以看到相关岗位的薪资随之水涨船高。
究其原因,主要由于 NLP 的应用前景十分广泛。它在电商、翻译、金融、智能硬件、医疗等各个行业已经有了越来越广泛的应用。
从技术角度说,在深度迁移学习(如 BERT 模型出现)之前,提升 NLP 相关任务准确性的最直接方式是增加标注样本。而在深度迁移学习模型出现后,仅仅通过少量样本就可以达到相对满意的精度,这使得 NLP 的应用得到了进一步发展。
尽管如此,但由于自然语言本身的复杂性,从整体看还无法达到人脸识别一样的精度。而且,NLP 涉及领域广泛、发展迅速,很多新提出的方法,复现性都不强。大多数人也只能简单使用一些开源框架,一旦要解决比较复杂的 NLP 任务,就束手无策了。
NLP 领域发展非常迅速,很多知识都在不断更新迭代。所以,其学习的方法就显得尤其重要。推荐极客时间的视频课《NLP 实战高手课》,我自己也在学习。这个课程可以带你掌握高效挖掘表格化数据的技巧,学会经典 NLP 任务的解决方案,并且通过几个实战案例,让你获得一整套从开发到部署的落地经验,全方位提升你的 NLP 实战技能。
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我为什么推荐这个课?
作者是众微科技 AI LAB 技术负责人王然,阿姆斯特丹大学数学和计量经济学双硕士,也是行业里的大佬了。
此前,曾任职百分点信息科技有限公司的认知智能实验室技术负责人,主要负责算法部分,他带领团队开发了人机对话机器人和文书校对系统,无论就准确性还是召回率来说,均达到了业界前沿水平,同时他还负责了 20+ 其他技术项目。在业余时间里,他还经常活跃在微软亚洲研究院以及 DeepMind 举办的比赛和研究中,并取得了不错的成绩。
王然怎么讲这个课的?
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课程中的所有技术都能在工程实践或比赛中落地,其方法不但能极大地提高准确性,还能保证其稳定性。
在材料选取方面,还介绍了一些在 Paper 中少见的“黑科技”,以及那些非常有希望做出成果的研究方向。
不仅会讲解 NLP 的典型方法,还会介绍人工智能其他领域的通用思路和方法。
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内容分为三大模块,一共有 160 讲。
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我截取了一些学员的评价,你可以看看:
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