Обработка естественного языка с помощью глубокого обучения на Python

Lazy Programmer разбирает практическое применение глубокого обучения к обработке естественного языка (NLP) и реализацию ключевых моделей с нуля на Python. В центре внимания программы — переход от классических подходов вроде мешка слов (bag-of-words) и матриц «термин-документ» к векторным представлениям и нейросетевым архитектурам, лежащим в основе современных моделей генеративного интеллекта.

Курс сфокусирован на понимании внутренней математики и механики алгоритмов. Вместо поверхностного вызова чужих библиотечных функций автор предлагает разобрать теоретический аппарат, самостоятельно вывести расчетные формулы и запрограммировать модели на низком уровне.

Что внутри

Обучение охватывает несколько ключевых направлений и архитектур в области обработки текстов:

• Модель word2vec: теоретическое обоснование, реализация архитектуры CBOW (Continuous Bag of Words), модели skip-gram (метод пропусков) и механизма оптимизации отрицательной выборки (negative sampling).
• Алгоритм GloVe: вычисление векторов слов через матричную факторизацию, обучение с помощью градиентного спуска и метода переменного шага наименьших квадратов (ALS).
• Библиотека Gensim: работа с готовыми векторными представлениями слов, вычисление семантического сходства, решение задач поиска аналогий и классификация текстов.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN): решение базовых прикладных задач разметки частей речи (POS-tagging) и распознавания именованных сущностей (NER), а также анализ тональности высказываний.
• Рекурсивные нейронные тензорные сети (Tree-RNN): использование древовидной синтаксической структуры предложений для учета контекста и корректного разрешения проблемы отрицаний при анализе настроений.

Необходимая подготовка

Для освоения материала требуется уверенная математическая база и опыт программирования:

• Математический анализ (дифференцирование и взятие производных) и основы теории вероятностей (совместные и условные распределения).
• Линейная алгебра: векторные и матричные операции, сложение и умножение матриц.
• Базовые навыки Python: структуры данных, списки, словари, циклы и функции.
• Работа с библиотекой Numpy: операции над векторами и матрицами, чтение и подготовка данных.
• Понимание алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation) и градиентного спуска, способность самостоятельно выводить уравнения.
• Опыт создания нейросетей прямого распространения и рекуррентных сетей (RNN, LSTM, GRU) с использованием базовых примитивов и функции scan в Theano или TensorFlow.
• Знакомство с древовидными алгоритмами.

Об авторе

Lazy Programmer — инженер-разработчик и онлайн-преподаватель. По данным автора, он имеет две магистерские степени: в области компьютерной инженерии со специализацией на машинном обучении и распознавании образов, а также в области статистики с уклоном в финансовый инжиниринг. Автор обладает практическим опытом работы в сфере онлайн-рекламы и аналитики цифровых медиа, а также опытом проектирования сервисов на Python, C++, Scala, Spark и Redis.

Формат и материалы

Курс включает 12 часов видеоматериалов. Основными инструментами для выполнения практических заданий выступают библиотеки Numpy, Matplotlib, Sci-Kit Learn, Theano или TensorFlow. Видео записано на английском языке с оригинальными английскими субтитрами.