자연어 처리(NLP) 학습을 위한 여정을 시작하는 여러분을 위해, 다양한 NLP 강좌와 전문 분야 목록을 준비했습니다!
자연어 처리는 컴퓨터 과학과 언어학이 만나는 지점에 위치합니다. 고객 리뷰 감정 분석부터 기계 번역, 챗봇과 마케팅 의사 결정 지원까지, NLP는 여러 산업 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
만약 기계 학습 모델 구축 경험이 있다면, NLP를 활용하여 텍스트 요약, 질문 응답, 자연어 생성 등 다양한 문제 해결 능력을 확장할 수 있습니다.
이제 NLP 분야의 다양한 기술 요구 사항을 살펴보고, 자연어 처리를 효과적으로 학습할 수 있도록 엄선된 학습 자료들을 소개하겠습니다.
NLP 진로: NLP 엔지니어, NLP 개발자 등
최근 연구 발전에 힘입어 현대적인 NLP 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 그 결과, 평균 연봉이 117,000달러 이상인 NLP 엔지니어와 개발자에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
필요한 기술은 데이터 수집, 의존 구문 분석, 품사 태깅 등 언어학적 기본 지식부터 트랜스포머 모델에 대한 전문 지식까지 매우 다양합니다. 다운스트림 NLP 작업을 위한 준비도 중요합니다.
NLP 분야에 진입하려면 프로그래밍 및 머신 러닝에 대한 숙련도가 필수적입니다. PyTorch, TensorFlow와 같은 딥러닝 프레임워크와 spaCy, Hugging Face와 같은 NLP 라이브러리에 대한 경험도 요구됩니다.
자연어 처리(NLP) 강좌
주요 온라인 학습 플랫폼에서 제공하는 최고의 NLP 강좌들을 살펴보겠습니다. 각 강좌를 최대한 활용하기 위해 필요한 사전 지식도 함께 알아보겠습니다. 👩🏫
CS224n: 딥러닝을 활용한 자연어 처리
스탠포드 대학교의 Chris Manning 교수가 진행하는 CS224n: 딥러닝을 활용한 자연어 처리 강좌는 NLP 학습에 있어 가장 훌륭한 선택 중 하나입니다. 강의 영상은 유튜브에서 시청 가능하며, 이전 강의 및 현재 강의 자료와 연습 문제들은 강좌 웹사이트에서 무료로 제공됩니다.
📋 사전 요건
- 파이썬 프로그래밍 능력
- 수학적 기초: 통계, 확률, 미적분학, 선형대수학
- 기계 학습 기본 지식
이 강좌는 한 학기 동안 진행되며, 폭넓은 NLP 주제를 다룹니다.
- 단어 벡터
- 순환 신경망
- 어텐션 및 서브워드 모델
- 트랜스포머 및 응용
💲 가격: 무료 ✅
NLP 전문 과정: Coursera
Coursera의 DeepLearning.AI에서 제공하는 자연어 처리 전문 과정은 매우 인기 있는 학습 자료 중 하나입니다. 이 전문 과정은 전통적인 NLP 기술부터 최신 트랜스포머 및 리포머 모델에 이르기까지 총 4개의 강좌를 통해 체계적으로 NLP를 가르치는 것을 목표로 합니다.
📋 사전 요건
- 중급 파이썬 실력
- 기계 학습 및 딥러닝 프레임워크에 대한 이해
- 미적분학, 선형대수학, 통계학
이 전문 과정은 다음과 같이 구성되어 있습니다.
각 강좌를 완료하는 데 30시간 이상이 소요되며, 전체 전문 과정을 마치려면 몇 달이 걸릴 수 있습니다.
👩🏽💻 이 전문 과정을 진행하면서 구축하게 될 주요 프로젝트는 다음과 같습니다.
- 자동 텍스트 완성 모델
- BERT를 사용한 질문 응답 시스템
- 텍스트 요약
- 리포머 모델을 이용한 챗봇
TensorFlow를 활용한 NLP: Coursera
만약 TensorFlow에 익숙하다면, Coursera의 DeepLearning.AI에서 제공하는 TensorFlow를 활용한 NLP 강좌를 통해 TensorFlow로 NLP 모델을 구축할 수 있습니다.
📋 사전 요건
- 파이썬 및 수학 기본 지식
- TensorFlow 실무 경험
이 강좌는 다음 내용을 포함합니다.
- 텍스트 토큰화 및 전처리를 위한 TensorFlow API 활용
- 워드 임베딩
- 자연어 생성
시퀀스 모델: Coursera
Coursera의 DeepLearning.AI에서 제공하는 시퀀스 모델 강좌는 학습자가 4주 동안 NLP 실무 지식을 쌓을 수 있도록 설계되었습니다.
📋 사전 요건
- 파이썬
- 기계 학습 및 선형대수학 기초
이 강좌에서는 다음 내용에 중점을 두고 NLP의 시퀀스 모델을 다룹니다.
- 언어 모델링을 위한 문자 수준 순환 신경망 (RNN)
- 어텐션 메커니즘, 셀프 및 멀티헤드 어텐션 소개
- 질문 응답을 위한 허깅페이스 트랜스포머 활용
NLP: 허깅 페이스
허깅페이스 팀은 허깅페이스 생태계 활용에 초점을 맞추어 기초부터 고급 개념까지 다루는 무료 NLP 강좌를 출시했습니다.
📋 사전 요건
- 파이썬 활용 능력
- 딥러닝 실무 지식
- PyTorch 및 TensorFlow 사용 경험 (필수 사항은 아님)
이 강좌는 12개의 챕터로 구성되어 있으며, 다음 세 가지 섹션으로 나뉩니다.
- 허깅페이스 트랜스포머 사용법
- 데이터셋 및 토크나이저 라이브러리 이해
- 트랜스포머의 고급 응용 및 실제 서비스 환경을 위한 모델 최적화
짧은 비디오 강의, 개념 설명 텍스트, 콜랩 노트북 등이 제공됩니다.
💲 가격: 무료 🤗
Google Cloud의 NLP: Pluralsight
Google Cloud의 NLP 과정은 학습자에게 Google Cloud 플랫폼에서 Vertex AI를 사용하여 NLP 솔루션을 구축하는 방법을 소개합니다.
사전 요건: GCP 실무 경험
이 강좌는 학습자에게 다음 내용을 소개합니다.
- 텍스트 표현
- DialogFlow API 활용
- 신경망, 순환 신경망 (RNN), 장단기 기억 (LSTM) 네트워크 및 GRU (Gated Recurrent Unit) 구축
- Vertex AI 사용
- 어텐션 메커니즘 및 대규모 언어 모델
Azure를 이용한 NLP 솔루션 구축
Microsoft Azure를 이용한 NLP 솔루션 구축은 Pluralsight의 프로젝트 기반 강좌입니다. 이 강좌에서는 고객 리뷰 트윗 데이터셋을 사용하여 NLP 솔루션을 구축하는 방법을 배우게 됩니다.
📋 사전 요건
- 파이썬 프로그래밍
- Azure 포털 사용 경험
이 강좌에서 수행할 주요 작업은 다음과 같습니다.
- 언어 감지
- 개체명 인식
- 키워드 추출
- 감정 분석
PyTorch를 활용한 NLP: Pluralsight
Pluralsight에서 제공하는 PyTorch를 활용한 NLP 강좌는 NLP 입문자에게 적합합니다. 최신 트랜스포머 아키텍처는 다루지 않지만, PyTorch를 사용한 자연어 처리에 대한 기본을 확실히 다질 수 있습니다.
사전 요건: PyTorch에 대한 이해
이 강좌는 다음 내용을 포함합니다.
- 순환 신경망 (RNN)
- 이진 및 다중 클래스 텍스트 분류
- 단어 벡터 임베딩
- 단어 벡터를 활용한 감정 분석
- 언어 번역을 위한 시퀀스-투-시퀀스 모델
NLP 전문가 되기: Udacity
NLP 전문가 과정은 Udacity의 AI 스쿨에서 제공하는 공식 자연어 처리 나노 학위 프로그램입니다. 이 프로그램을 통해 다양한 프로젝트를 진행하면서 전통적인 NLP 기술과 현대 기술을 모두 익힐 수 있습니다.
📋 사전 요건
- 파이썬 프로그래밍 능력
- 통계 지식
- 기계 학습 및 딥러닝 이해
Udacity 프로그램은 비디오 강의, 코딩 실습 및 캡스톤 프로젝트로 구성되어 있습니다. 이 자연어 처리 과정에서는 다음과 같은 프로젝트를 수행합니다.
- 품사 태깅 (POS 태깅)
- 엔드-투-엔드 기계 번역 모델
- 음성 인식 모델
코드로 배우는 NLP 입문
코드로 배우는 NLP 입문은 NLP 분야에 처음 입문하는 사람들에게 fast.ai에서 제공하는 훌륭한 강좌입니다. Rachel Thomas가 진행하며, 자연어 처리에 대한 전통적인 접근 방식과 신경망 기반 접근 방식을 모두 다룹니다.
📋 사전 요건
- 파이썬 프로그래밍 능력
- 기계 학습 기본 지식
- PyTorch를 사용한 신경망 경험 (필수 사항은 아님)
강좌에서 다루는 내용은 다음과 같습니다.
💲 가격: 무료
기계 학습을 이용한 NLP: Educative
Educative에서 제작한 기계 학습 기반 NLP 강좌는 학습자가 NLP의 핵심 개념을 이해하는 데 중점을 둡니다. 코딩 인터뷰 준비부터 시스템 설계, 기계 학습까지 다양한 분야의 강좌를 제공하는 Educative는 인기 있는 온라인 학습 플랫폼 중 하나입니다.
이 강좌는 다음 내용을 다룹니다.
- 워드 임베딩
- 언어 모델
- 텍스트 분류
- Seq2seq 모델
Python을 활용한 NLP: DataCamp
Datacamp의 파이썬 자연어 처리 과정은 6개의 강좌로 구성된 구조화된 기술 트랙입니다. 이 과정은 학습자에게 자연어 처리의 다양한 측면을 소개합니다.
📋 사전 요건
- 파이썬 활용 능력
- 기계 학습에 대한 이해
이 트랙은 다음 강좌들로 구성되어 있습니다.
NLP 강좌: Lena Voita
Lena Voita가 Yandex 데이터 분석 학교에서 가르치는 자연어 처리 강좌를 확장하여 만든 이 강좌는 대화형 수업과 블로그 게시물을 포함하고 있습니다. 연구 논문 노트와 요약 자료도 제공합니다.
- 텍스트 분류 (전통적인 방법과 신경망 기반 방법 모두)
- 워드 임베딩
- 언어 모델 평가
- Seq2seq 모델 및 어텐션
- NLP를 위한 전이 학습
💲 가격: 무료
결론
이 학습 자료 목록이 여러분에게 도움이 되었기를 바랍니다. 각자의 사전 지식과 시간 투자 가능성을 고려하여 자신에게 가장 적합한 강좌나 전문 과정을 선택할 수 있습니다. 기본 지식을 쌓은 후에는 실제 데이터셋을 활용하여 프로젝트를 구축하면서 학습 효과를 더욱 높일 수 있습니다. 즐거운 코딩 되세요! 👩🏽💻
다음으로, 다음 NLP 프로젝트에 활용할 수 있는 데이터 과학 노트북 목록도 확인해 보세요!