Bos sedang mencari set kemahiran, kepakaran dan aliran kerja tertentu yang bersifat agnostik platform.
Imej di bawah menunjukkan 20 kemahiran dalam permintaan, termasuk asas NLP dan kepakaran sains data yang lebih luas.
Seperti yang ditunjukkan dalam carta, kemahiran NLP yang paling dihargai oleh bos ialah asas NLP . Permintaan majikan untuk orang yang mempunyai kemahiran analisis data telah melonjak berbanding tahun lepas.
Ini bermakna kita tidak boleh hanya memahami platform, tetapi memahami cara NLP beroperasi sebagai kemahiran teras. Jika anda tidak tahu cara menggunakan kemahiran teras NLP seperti Transformer, klasifikasi, linguistik, menjawab soalan, analisis sentimen, pemodelan topik, terjemahan mesin, pengecaman pertuturan, pengecaman entiti bernama, dll., maka tidak ada gunanya mengetahui cara spaCy berfungsi.
Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam
Pembelajaran mesin ialah kemahiran asas sains data, manakala pembelajaran mendalam ialah Pangkalan NLP .
Menguasai kedua-dua ini akan membuktikan bahawa anda memahami sains data dan, lanjutan, NLP. Kerana kebanyakan majikan berharap bakat boleh menggunakan model dan Transformer yang telah terlatih.
Penyelidikan
NLP perlu mengikuti perkembangan kertas dan model terkini. Syarikat mendapati NLP sebagai salah satu aplikasi terbaik AI, tanpa mengira industri.
Oleh itu, memahami atau mencari model, alatan dan rangka kerja yang betul untuk digunakan pada banyak kes penggunaan NLP yang berbeza memerlukan tumpuan penyelidikan yang kukuh.
Asas Sains Data
Setelah memahami kemahiran teras pembelajaran mesin, pelajari asas pengaturcaraan dan sains komputer , akan menunjukkan bahawa anda mempunyai asas yang kukuh dalam bidang tersebut. Sains komputer, matematik, statistik, pengaturcaraan dan pembangunan perisian adalah semua kemahiran yang diperlukan dalam projek NLP.
Pengkomputeran Awan, API dan Kejuruteraan Data
Pakar NLP tidak melakukannya secara langsung pada komputer riba peribadi mereka Sentimen analisis. Majikan sedang mencari pakar NLP yang boleh mengendalikan lebih banyak timbunan penuh kejuruteraan data, seperti menggunakan API, membina saluran paip data, membina pengurusan aliran kerja dan melakukan semuanya pada platform berasaskan awan.
Selain kemahiran dan kepakaran, terdapat platform, alatan dan bahasa tertentu yang sangat dihargai oleh bos. Carta di bawah menunjukkan platform yang popular sekarang. Senarai ini tidak merangkumi semua platform, jadi yang terbaik adalah mengemas kini dan mencari alatan dan rangka kerja baharu yang popular.
Rangka kerja pembelajaran mesin
Selain pembelajaran mesin am dan mendalam pembelajaran Selain itu, terdapat beberapa rangka kerja yang menjadi teras projek NLP.
TensorFlow popular kerana fleksibilitinya dalam ML dan rangkaian saraf, PyTorch popular kerana kemudahan penggunaan dan reka bentuk semula jadi dalam NLP, dan scikit-learn digunakan secara meluas untuk pengelasan dan pengelompokan.
Walaupun hanya mengetahui satu platform sudah sangat berkuasa, dengan memahami tiga atau lebih platform ini, kita boleh menjadi lebih fleksibel dan mudah disesuaikan, supaya Lebih berdaya saing.
Berbanding tahun lepas, PyTorch kini merupakan rangka kerja pembelajaran mesin yang paling popular dan perlahan-lahan telah mengatasi TensorFlow/Keras untuk menjadi pilihan pertama untuk tugasan ML.
Untuk memahami NLP dengan lebih khusus, berikut adalah beberapa rangka kerja yang berguna untuk profesional yang ingin menjadi NLP ia berfungsi .
NLTK dihargai kerana sifatnya yang lebih luas kerana keupayaannya untuk mengekstrak algoritma yang betul untuk hampir semua kerja.
Sementara itu, spaCy dihargai kerana keupayaannya mengendalikan berbilang bahasa dan keupayaannya untuk menyokong vektor perkataan.
Baru ditambah ialah Apache OpenNLP, yang digunakan terutamanya untuk tugasan NLP biasa dan operasi mudah, dan CoreNLP digunakan untuk Java.
Anehnya, transformer HuggingFace dengan seni bina pembelajaran mendalam tiada dalam senarai tahun lepas.
BERT kekal sangat popular sejak beberapa tahun lalu, dan walaupun kemas kini terakhir Google adalah pada akhir 2019, ia masih digunakan secara meluas.
BERT terserlah kerana pertalian kukuhnya untuk Soal Jawab dan carian persamaan berasaskan konteks, yang membolehkannya berprestasi sama baik dalam chatbots dan aplikasi berkaitan lain yang boleh dipercayai.
BERT malah mengambil kira konteks perkataan, membolehkan hasil yang lebih tepat berkaitan dengan pertanyaan dan tugasan individu.
Saluran data memudahkan pengaliran data teks, terutamanya untuk penstriman data masa nyata dan aplikasi berasaskan awan. Dan dalam bidang ini, Spark kekal sebagai peneraju dalam saluran paip data, walaupun platform lain terus berkembang.
Ia juga mempunyai versi yang lebih khusus, Spark NLP. Ia adalah perpustakaan yang direka khusus untuk tugas bahasa. Spark NLP banyak digunakan terutamanya dalam bidang penjagaan kesihatan - medan berat data dengan banyak rekod perubatan dan data perubatan.
Python, sebagai bahasa pengaturcaraan pilihan untuk NLP, sentiasa berada jauh di hadapan, yang sepatutnya dijangka .
Banyak rangka kerja NLP yang popular, seperti NLTK dan spaCy, adalah berdasarkan Python, jadi masuk akal untuk menjadi pakar dalam bahasa pendamping Python.
Mengetahui beberapa SQL juga penting. Java mempunyai banyak perpustakaan yang direka untuk bahasa, termasuk CoreNLP, OpenNLP, dll.
Perkhidmatan awan adalah perkara biasa pada tahun 2022, jadi kami melihat beberapa penyedia perkhidmatan menjadi semakin popular.
AWS Cloud, Azure Cloud dan lain-lain serasi dengan banyak rangka kerja dan bahasa lain, menjadikannya satu kemestian untuk semua kemahiran NLP. Pada masa yang sama, Google Cloud mula menonjol.
Secara keseluruhan, jika anda ingin menyalakan mata kemahiran baharu dan memperoleh kemahiran yang jarang berlaku, abadi dan digunakan secara meluas, maka mungkin sekarang adalah masa untuk mempelajarinya NLP atau data teras lain kemahiran sains!
Atas ialah kandungan terperinci Bantu anda memenangi rakan sebaya anda! Pengumpulan kemahiran, rangka kerja, platform dan bahasa NLP teratas pada tahun 2023. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!