Машинное обучение: Обработка естественного языка в Python (V2)

О курсе и его практической значимости

Курс «Машинное обучение: Обработка естественного языка в Python (V2)» представляет собой четыре курса в одном и охватывает весь спектр современных методов NLP — от классической текстовой обработки до глубоких нейронных сетей. Программа создана для тех, кто хочет освоить инструменты, применяемые в системах рекомендаций, чат‑ботах, поисковых алгоритмах, анализе тональности и языковом моделировании.

Каждый блок курса построен практико‑ориентированным образом: минимум теории — максимум применения.

Часть 1: Векторные представления текста и предварительная обработка

Почему векторизация — ключевой элемент НЛП

Векторы позволяют алгоритмам ML и DL «понимать» текст. В рамках курса вы освоите популярные методы векторизации:

• CountVectorizer
• TF‑IDF
• word2vec и GloVe

Технические навыки и практические задачи

Вы научитесь выполнять ключевые операции NLP:

• токенизация
• нормализация текста
• стемминг и лемматизация
• тегирование частей речи

Применение в реальных проектах

• классификация текстов
• поисковые системы и поиск релевантных документов
• суммаризация текста

Часть 2: Вероятностные и марковские модели

Эта часть посвящена фундаментальным моделям, на которых основана значительная часть современных AI‑систем. Вы узнаете, как работают марковские цепи и связанные вероятностные модели, применяемые в финансах, биоинформатике, моделировании поведения пользователей и др.

Практические задачи

• создание текстовых классификаторов
• генерация текста (включая генерацию стихов)
• спиннинг контента

Связь с современными Transformer‑моделями

Вы разберете задачи, лежащие в основе обучения моделей BERT и GPT, что подготовит вас к глубокому пониманию современных архитектур внимания (attention).

Часть 3: Методы машинного обучения в NLP

В этом разделе акцент сделан на практическом применении классических ML‑алгоритмов для задач анализа текста.

Чему вы научитесь

• обнаружение спама
• анализ настроений
• скрытый семантический анализ (LSA)
• LDA‑тематика (topic modeling)

Используемые алгоритмы

• Наивный Байес
• Логистическая регрессия
• PCA и SVD
• Latent Dirichlet Allocation

Часть 4: Глубокое обучение и нейронные сети в НЛП

В финальной части курса вы освоите современные архитектуры нейронных сетей, применяемые в задачах классификации, генерации текста, машинного перевода и распознавания речи.

Ключевые технологии и модели

• полносвязные нейронные сети (FNN)
• эмбеддинги
• сверточные сети (CNN) для обработки текста
• рекуррентные сети (RNN), включая LSTM и GRU

Связь с современными Transformer‑моделями

Понимание архитектур RNN и CNN станет важной основой для изучения моделей Transformer — таких как BERT, GPT‑3 и их современные последователи.

Итог: чему вы сможете научиться

• строить поисковые и рекомендательные системы
• создавать чат‑ботов и системы текстовой генерации
• проводить тематический анализ и классификацию документов
• разрабатывать модели анализа настроений
• понимать и применять современные архитектуры глубокого обучения

Этот курс станет прочной основой для работы в области НЛП, машинного обучения и искусственного интеллекта — независимо от уровня вашей подготовки.