Dos cursos online para aprender sobre procesamiento de lenguaje natural

Posted by on 23 septiembre, 2014

Natural Language Processing

En los últimos años el número de MOOC (Massive Open Online Course) disponibles en Internet no ha dejado de crecer así que podemos encontrar cursos online y gratuitos sobre casi cualquier tema. Si por alguna razón tienes interés en aprender sobre “procesamiento de lenguaje natural” también puedes encontrar MOOC para ello con muy buen material que se puede complementar con multitud de libros, artículos y páginas web sobre este área.

Sobre este tema hay dos MOOC que son referencia, ambos se llaman “Natural Language Processing” y se pueden seguir en Coursera de forma gratuita. Uno de ellos de la Universidad de Columbia y está impartido por Michael Collins y el otro es de la Universidad de Stanford y está impartido por Dan Jurafsky y Christopher Manning. Los dos cursos comparten parte del temario tratando los temas de modelado de lenguaje, modelos de Markov o etiquetado de lenguaje natural pero también hay diferencias como el módulo de sentiment analysis que se trata en el curso de Stanford. Algunas personas recomiendan empezar por el de Stanford y seguir por el de Columbia. Personalmente he completado el de Columbia y es un curso muy interesante.

¿Se necesita algún background para hacer estos cursos? Sí y, además, unas cuantas horas libres cada semana porque estos cursos no son tan sencillos como otros MOOC y hace falta dedicar bastante tiempo para leer el material, entenderlo, resolver los cuestionarios para los que hay que sentarse con papel y bolígrafo a hacer cálculos y completar los casos prácticos de programación. La estimación de los profesores es de 8 a 10 horas semanales pero realmente se necesitan bastantes más.

Tener algo de destreza programando es muy importante y si además estás familiarizado con Java o Python todavía mejor. Además también es importante haber estudiado estadística y recordar las reglas básicas de probabilidad que son clave para entender buena parte del contenido como por ejemplo la parte dedicada a los modelos de Markov con fórmulas como la de la siguiente imagen de las que hay unas cuantas en el material a estudiar.

HMMs

Durante el curso hay que completar varios test y hacer los ejercicios prácticos de programación que tienen un sistema de evaluación automática muy bueno. Si al final del curso se alcanza la puntuación mínima que suele ser en torno al 70% se obtiene un certificado de superación como el que muestro más abajo pero esto no es lo más importante sino el hecho de que tendrás una buena base sobre este tema y buenas referencias para seguir estudiando.

Coursera Statement

Comments

Be the first to comment.

Leave a Reply

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

Simple Business by Nimbus Themes
Powered by WordPress