동료를 이길 수 있도록 도와주세요! 2023년 최고의 NLP 기술, 프레임워크, 플랫폼 및 언어 정리

상사는 플랫폼에 구애받지 않는 특정 기술, 전문 지식 및 워크플로를 찾고 있습니다.

아래 이미지는 NLP 기본 및 광범위한 데이터 과학 전문 지식을 포함하여 수요가 많은 20가지 기술을 보여줍니다.

자연어 처리 기초(NLP)

차트에서 볼 수 있듯이 상사들이 가장 중요하게 여기는 NLP 스킬은 NLP 기초 지식입니다. 데이터 분석 기술을 갖춘 인력에 대한 고용주 수요가 작년에 비해 급증했습니다.

이는 플랫폼을 이해할 수 있을 뿐만 아니라 NLP가 핵심 기술로 작동하는 방식을 이해한다는 의미입니다. Transformer, 분류, 언어학, 질문 응답, 감정 분석, 주제 모델링, 기계 번역, 음성 인식, 명명된 엔터티 인식 등과 같은 핵심 NLP 기술을 적용하는 방법을 모른다면 방법을 아는 것이 의미가 없습니다. 스파이가 작동합니다.

머신러닝과 딥러닝

머신러닝은 기본적인 데이터 과학 기술인 반면, 딥러닝은 NLP의 기초입니다.

이 두 가지를 마스터하면 데이터 과학, 더 나아가 NLP를 이해하고 있음을 증명할 수 있습니다. 대부분의 고용주는 인재가 사전 훈련된 모델과 Transformer를 사용할 수 있기를 희망하기 때문입니다.

Research

NLP는 최신 논문과 모델을 따라잡아야 합니다. 기업은 업계에 관계없이 NLP가 AI의 최고의 응용 프로그램 중 하나라고 생각합니다.

따라서 NLP의 다양한 사용 사례에 적용할 올바른 모델, 도구 및 프레임워크를 이해하거나 찾으려면 강력한 연구 초점이 필요합니다.

데이터 과학 기초

머신 러닝의 핵심 기술을 이해한 후 프로그래밍과 컴퓨터 과학의 기초를 이해하면 해당 분야에서 탄탄한 기반을 갖추고 있음을 보여줄 수 있습니다. 컴퓨터 과학, 수학, 통계, 프로그래밍 및 소프트웨어 개발은 ​​모두 NLP 프로젝트에 필요한 기술입니다.

클라우드 컴퓨팅, API 및 데이터 엔지니어링

NLP 전문가는 개인 노트북에서 직접 감정 분석을 수행하지 않습니다. 고용주는 API 사용, 데이터 파이프라인 구축, 워크플로 관리 구축 및 모든 작업을 클라우드 기반 플랫폼에서 수행하는 등 데이터 엔지니어링의 전체 스택을 더 많이 처리할 수 있는 NLP 전문가를 찾고 있습니다.

NLP 플랫폼 및 도구

기술과 전문 지식 외에도 상사가 특히 중요하게 여기는 특정 플랫폼, 도구 및 언어도 있습니다. 아래 차트는 현재 인기 있는 플랫폼을 보여줍니다. 이 목록에는 모든 플랫폼이 포함되지 않으므로 널리 사용되는 새로운 도구 및 프레임워크를 업데이트하고 찾는 것이 가장 좋습니다.

Machine Learning Framework

일반적인 기계 학습, 딥 러닝 외에도 NLP 프로젝트의 핵심이 되는 프레임워크가 있습니다.

TensorFlow는 ML 및 신경망의 유연성으로 유명하고, PyTorch는 NLP의 사용 용이성과 타고난 디자인으로 유명하며, scikit-learn은 분류 및 클러스터링에 널리 사용됩니다.

하나의 플랫폼만 아는 것도 이미 매우 강력하지만, 이 세 가지 이상의 플랫폼을 이해하면 더 유연하고 적응력이 뛰어나며 경쟁력이 높아질 수 있습니다.

작년에 비해 PyTorch는 현재 가장 인기 있는 기계 학습 프레임워크이며 천천히 TensorFlow/Keras를 능가하여 ML 작업의 첫 번째 선택이 되었습니다.

자연어 처리 프레임워크

NLP를 보다 구체적으로 이해하기 위해 NLP 전문가가 되고자 하는 사람들에게 유용한 몇 가지 프레임워크는 다음과 같습니다.

NLTK는 거의 모든 작업에 적합한 알고리즘을 추출할 수 있으므로 더 넓은 특성으로 인해 높이 평가됩니다.

한편 spaCy는 여러 언어를 처리하는 능력과 단어 벡터를 지원하는 능력으로 높이 평가됩니다.

새롭게 추가된 것은 일반적인 NLP 작업과 간단한 작업에 주로 사용되는 Apache OpenNLP이고, Java에는 CoreNLP가 사용됩니다.

놀랍게도 딥 러닝 아키텍처를 갖춘 HuggingFace 변환기는 작년 목록에 없었습니다.

BERT는 지난 몇 년간 엄청난 인기를 유지했으며, Google의 마지막 업데이트가 2019년 말에 이루어졌음에도 불구하고 여전히 널리 사용되고 있습니다.

BERT는 질문 답변 및 상황 기반 유사성 검색에 대한 강한 친화력으로 인해 챗봇 및 기타 관련 애플리케이션에서 안정적으로 작동할 수 있다는 점에서 두드러집니다.

BERT는 단어의 맥락까지 고려하여 개별 쿼리 및 작업과 관련된 보다 정확한 결과를 제공합니다.

데이터 엔지니어링 플랫폼

데이터 파이프라인은 특히 실시간 데이터 스트리밍 및 클라우드 기반 애플리케이션의 경우 텍스트 데이터 흐름을 촉진합니다. 그리고 이 분야에서는 다른 플랫폼이 계속 성장하더라도 Spark는 데이터 파이프라인의 선두주자로 남아 있습니다.

좀 더 구체적인 버전인 Spark NLP도 있습니다. 언어 작업을 위해 특별히 설계된 라이브러리입니다. Spark NLP는 특히 의료 기록과 의료 데이터가 많은 데이터 집약적 분야인 의료 분야에서 많이 사용됩니다.

NLP 프로그래밍 언어

NLP에서 선호하는 프로그래밍 언어인 Python은 항상 훨씬 앞서 있었으며 이는 모두에게 놀라운 일이 아닙니다.

NLTK 및 spaCy와 같은 많은 인기 NLP 프레임워크는 Python을 기반으로 하므로 Python 도우미 언어의 전문가가 되는 것이 합리적입니다.

SQL을 아는 것도 중요합니다. Java에는 CoreNLP, OpenNLP 등을 포함하여 언어용으로 설계된 많은 라이브러리가 있습니다.

자연어 처리 클라우드 플랫폼

2022년에는 클라우드 서비스가 표준이므로 일부 서비스 제공업체의 인기가 점점 더 높아지고 있습니다.

AWS Cloud, Azure Cloud 등은 다른 많은 프레임워크 및 언어와 호환되므로 모든 NLP 기술에 필수입니다. 동시에 Google Cloud가 주목을 받기 시작했습니다.

전반적으로 새로운 스킬 포인트를 밝히고 희귀하고 시대를 초월하며 널리 사용되는 스킬을 습득하고 싶다면 지금이 NLP 또는 기타 핵심 데이터 과학 기술을 배울 때일 것입니다!

위 내용은 동료를 이길 수 있도록 도와주세요! 2023년 최고의 NLP 기술, 프레임워크, 플랫폼 및 언어 정리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!