Знания со скидкой до 80%

Такие же ценные, но — дешевле. Только до 29 ноября включительно

Открываем факультет NLP — обработки естественного языка

Открываем факультет NLP — обработки естественного языка

О профессии NLP-специалиста и нашей программе обучения, которая позволит освоить специальность с нуля и гарантированно найти работу.
5 минут2737

Обработка естественного языка или NLP (natural language processing) — одно из направлений машинного обучения. Его глобальная цель — научить компьютер «понимать» человеческий язык и решать поставленные человеком задачи. 

Где это нужно

Есть ряд сфер, где NLP применяется в том или ином виде:

  • Маркетинг — например, чтобы классифицировать отзывы по уровню удовлетворённости или найти на Reddit пользователей, которые негативно относятся к вашей компании). Вспомните вмешательство в выборы в США в 2016 году, где именно анализ пользовательских взглядов в том числе и по тексту позволил старгетировать рекламу.
  • Модерация — например, выявлять призывы к насилию, шейминг, депрессивные состояния пользователей для оказания помощи. Ведь с помощью обработки текста уже можно распознавать эмоции, настроения.
  • Чат-боты и голосовые помощники — человечество научилось хорошо переводить звук в текст и обратно, а вот промежуточный шаг — вычленение из текста смысла и формирование ответа — непростая и перспективная задача из области NLP.

Даже последние события дают нам реальные кейсы того, что, умея автоматически обрабатывать текст, вы сможете зарабатывать деньги для компании, или как минимум не давать увеличиваться издержкам. Возьмём, к примеру, твиттер Трампа, который влияет на рынок акций. Представляете, как можно заработать, если реагировать на его сообщения в числе первых?

Пример из опыта одного из авторов программы. В одном крупном российском банке есть проблема — увеличение кредиторской задолженности и дефолтов компаний. Вопрос: как снизить такие «потерянные кредиты» или, ещё лучше, не выдавать их? Есть несколько решений:

  • можно нанять дорогостоящих экспертов по каждой компании или отрасли, и они ежедневно будут обновлять условный кредитный рейтинг;
  • можно нанять много людей средних компетенций и надеяться, что они ничего не проморгают.

Что бы выбрали вы? Если ограничиваетесь этими двумя вариантами, то вам точно нужен факультет NLP, потому что оптимальным решением — которое было принято и успешно реализовано банком — стало создание системы, которая по новостному фону может определять проблемы у контрагентов. В задаче много вопросов: как обучить классификатор на 100 примерах, как использовать базу новостей без разметки, как дообучать классификаторы, как построить тематическую модель, меняющуюся во времени. Всем этим владеют инженеры компьютерного зрения.

Третий пример, которым поделились авторы программы. У вас любящая девушка (жена, парень, муж, выберите что вам подходит). Ему/ей не хватает общения с вами, а вам нужно поработать. Сделайте чат-бота, обученного на вашей переписке! А как сделать чат-бота, которого не смогут быстро раскусить? Мы научим :)

В целом применение NLP не ограничено ничем, кроме смекалки. Текст многое говорит о человеке, вплоть до пола и возраста, с помощью анализа больших объёмов данных можно делать всевозможные прогнозы, NLP помогает оптимизировать бизнес-процессы и так далее. 

Все ли просто и алгоритмично? Достаточно ли выучить существующий набор методов и использовать его везде? К сожалению, нет. Или к счастью — а то нам бы всем перестали платить. Постоянно приходится придумывать новые методы и хаки, как учить модели, как обработать данные, как уволить отделы людей путем простой автоматизации.

Сейчас в мире генерируются огромные объемы оцифрованного текста, который требует обработки. При этом за счёт глобального роста вычислительных мощностей активно развиваются нейросетевые методы работы с текстами, развивается математический аппарат. NLP помогает сокращать издержки и поэтому активно поддерживается бизнесом. Так например, компания может заменить людей в кол-центрах роботами, что значительно сокращает затраты на зарплату и аналитику данных.

Востребованность, зарплата и карьерный трек NLP-специалиста

Обработка естественного языка — популярный запрос со стороны бизнеса. В крупных банках есть целые отделы, которые занимаются исключительно NLP. 

Типичный карьерный трек NLP-специалиста — эволюция от стажёра до тимлида или руководителя направления. В среднем продвижение с позиции Junior с зарплатой около 80 тыс. рублей до Middle с зарплатой около 150-180 тыс. рублей занимает 1-2 года. И далее до Senior и более высоких позиций с зарплатой от 180 тыс. рублей — 3 года. Все цифры основаны на усреднённых данным с hh.ru на момент написания статьи.

С продвижением по карьерной лестнице в основном увеличивается ориентированность задач на бизнес. Поэтому софт-скилы и умение понимать бизнес очень важны для карьеры.

Кому будет интересно обучение на факультете

  • Тем, кто хочет приближать будущее, где человек свободно общается с компьютером на естественном языке.
  • Тем, кому интересно понимать людей на глубоком уровне, выдвигать и проверять гипотезы, касаемо генерируемых ими текстов.
  • Тем, кто не боится математики, ценит её красоту и любит всё систематизировать.
  • Тем, кому интересно научиться получать ценные инсайты из текстов в личных целях, например, для игры на валютной бирже, исходя из новостного потока.

Что нужно знать перед поступлением на факультет

Обучаться можно с нуля, потому что математика и программирование включены в программу. Конечно, опыт программирования облегчит вхождение в профессию, а математику желательно знать хотя бы на уровне старшей школы. Идеально — на уровне первого-второго курса технического вуза.

Почему в NLP так важна математика? Текст — источник данных, в котором трудно найти структуру. А математика — наука про структуры. Она помогает абстрактной моделью описать много прикладных вещей и необходима, чтобы каждый раз не придумывать костыли.

 Невероятно, но с самым продвинутым в мире чат-ботом вы можете запросто пообщаться в телеграме. С 2016 года Mitsuku стабильно получает премию Лёбнера за самый большой прогресс в прохождении теста Тьюринга.

Особенности программы

Обучение предусматривает фундаментальную подготовку NLP-разработчика как более узкого специалиста в направлении машинного обучения и массу практики с уклоном в бизнесовые задачи. Программа рассчитана на 10 месяцев и состоит из 4 блоков.

Математика для NLP и основы программирования. Задача этого блока — восполнить пробелы в математической базе и изучить язык Python на уровне, достаточном для задач машинного обучения.

Математика и алгоритмы машинного обучения. Базовой математики не хватит, чтобы понимать все современные методы обработки текстов. Нейронные сети — по сути, суперпозиция нескольких матричных операций. Поэтому тут даётся более глубокая математическая база. Также студенты знакомятся с машинным обучением на уровне, достаточном для трудоустройства дата-сайентистом или джуниор-сппециалистом по ML.

Обработка естественного языка. Основной блок — теория и практика именно по NLP. Весь этот блок посвящён обработке текстов с помощью машинного обучения, углублённому изучению стандартных методов и современных нейросетевых.

Интеграция моделей машинного обучения в продакшн среду. Заключительный блок посвящён реальному внедрению наработок студентов и пониманию NLP с точки зрения бизнеса. Чтобы выпускники знали, как это работает в жизни, откуда взять данные, как их разметить, как общаться с бизнесом.

Результат обучения на факультете NLP

Выпускники получат глубокую техническую базу и на личном опыте узнают, как NLP выглядит со стороны бизнеса. Кроме того, в ходе обучения под руководством опытных наставников студенты создадут 5 проектов. Это будут практические кейсы, которые можно добавить в портфолио: чат-бот, генератор текста, классификатор отзывов, извлекатель именованных сущностей из текста и аннотатор изображений.

Наконец, на факультете NLP при соблюдении определённых условий успеваемости мы гарантируем трудоустройство. После продуктивного обучения выпускники смогут без проблем устроиться NLP-специалистами на Junior-позиции, а в случае повышенного усердия — и на позиции Middle.

программированиеnlp
Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.
Спасибо,
что читаете наш блог!
Posts popup