[請益] 關於 NLP 如何自學(書/公開課程)?

看板 Soft_Job
作者 cylee (Artisan)
時間 2022-05-28 19:20:14
留言 79 ( 9推 0噓 70→ )
回文 3則
Hi 各位先進， 本人背景是畢業很久的資工碩，目前從事 infra 開發的 back-end engineer，目前待的公司準時上下班，想學些能累積技術的主題 熟悉的語言有: C++/Python/Rust 因為在學時完全沒接觸過，想請問有碰過的先進們，自學的話有沒 有推的書、公開課能分享。另外 NLP 現在業界真的拿它來賺錢的公 司/組織是不是偏少(台商)，還是只是我沒碰到而已? 謝謝各位 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.229.53.217 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1653736816.A.47C.html

回文

[請益] 關於 NLP 如何自學(書/公開課程)?
9 79 soft_job cylee
2022-05-28 19:20:14
Re: [請益] 關於 NLP 如何自學(書/公開課程)?
2 4 soft_job DJWS
2022-05-31 10:03:51
Re: [請益] 關於 NLP 如何自學(書/公開課程)?
soft_job sxy67230
2022-06-02 22:28:00

留言

※ 編輯: cylee (36.229.53.217 臺灣), 05/28/2022 19:23:13
推 Lushen 唯一推薦台大李宏毅 05/28 19:32 1F
→ Lushen https://bit.ly/3M35yFa 05/28 19:35 2F
→ Lushen 基本上算台灣講的最通俗易懂了 05/28 19:49 3F
→ Lushen 尤其推薦他的 ML 課程 講的真D猛 05/28 19:50 4F
推 pha123661 NLP線上課程推薦 Stanford CS224N: 05/28 23:32 5F
→ pha123661 https://www.youtube.com/playlist?list= 05/28 23:33 6F
rich_yt https://www.youtube.com/playlist?list= 6F
→ pha123661 PLoROMvodv4rOSH4v6133s9LFPRHjEmbmJ 05/28 23:33 7F
推 NTUmaki 台大2個教授有開放課程又有名的就是做NLP的 可以先看他們 05/28 23:55 8F
→ NTUmaki 的影片（陳 儂、李宏毅） 05/28 23:55 9F
推 kkes0001 nlp只碰過學界的居多，業界很少 05/29 08:30 10F
推 ElegonSin 看教授影片+自己動手玩玩看簡單的 05/29 09:32 11F
→ ElegonSin python 我推simple transformer 05/29 09:33 12F
→ ElegonSin 我覺得NLP最常見的應用可能就像是YT的推薦影片 05/29 09:34 13F
推 oachan 電商搜尋、推薦、對話機器人、RPA也是有不少題目可以做的 05/29 11:10 14F
→ DrTech 差很多吧，推薦系統recommendation 與NLP，與搜尋引擎，在 05/29 11:56 15F
→ DrTech 學術界，業界完全是不同專業。 05/29 11:56 16F
→ DrTech 除非你去爛公司，亂做一通沒實戰的公司，不然你做search， 05/29 11:57 17F
→ DrTech nlp，recommendation 要做的事情，完全不同。資歷也不通。 05/29 11:57 18F
→ DrTech 搜尋，要怎麼ranking，nlp的人通常都不會。推薦系統，要怎 05/29 12:00 19F
→ DrTech 麼做多模態(multifmodal)的特徵，通常NLP，搜尋的人又沒碰 05/29 12:01 20F
→ DrTech 過。彼此之間專業真的差很多。 05/29 12:01 21F
→ DrTech 另外NLP的各種序列標注模型，搜尋與推薦的團隊，根本沒幾 05/29 12:03 22F
→ DrTech 個人有碰過。專業完全不同。 05/29 12:03 23F
→ DrTech 最後，搜尋與推薦，很多資料pipeline的工作，都與機器學習 05/29 12:04 24F
→ DrTech 與NLP無關。 05/29 12:04 25F
→ sachialanlus 我研究所學nlp 但工作找backend 跟你相反 05/29 13:14 26F
→ sachialanlus 賺錢與否不清楚 但nlp工作其實不少 台商也有 05/29 13:15 27F
→ DrTech 真正拿NLP來商業化賺錢的，不是哪種旁門左道，做好玩，或 05/29 13:22 28F
→ DrTech 是做了NLP沒效益也沒差的部門喔。我在台灣看了幾年台商不 05/29 13:22 29F
→ DrTech 到3家而已。 05/29 13:22 30F
→ DrTech NLP工作是很多啦，但是拿來賺錢變現的公司，台商絕對沒有5 05/29 13:24 31F
→ DrTech 家。 05/29 13:24 32F
→ sachialanlus 確實有可能是這樣沒錯 而且我看到的nlp缺都和medica 05/29 13:26 33F
→ sachialanlus l相關 我猜現階段應該都賠錢 放眼未來的感覺 05/29 13:26 34F
→ DrTech 而且大部分公司，就是要你會ope source 就好。講太多太深 05/29 13:26 35F
→ DrTech 的別人也聽不懂。 05/29 13:26 36F
→ sachialanlus 我選nlp是因為像是怕cv飽和 押寶nlp 但做了才發現自 05/29 13:33 37F
→ sachialanlus 己對nlp的興趣不高 後來就選有興趣的web 薪水也不錯 05/29 13:33 38F
推 oachan 同意大大說的，台灣純NLP工作少，大部分學NLP都是找外商 05/29 14:15 39F
→ oachan 或是其他相關應用領域 05/29 14:15 40F
推 jamfly Huggingface 套一下 應該是很多地方的常態… 05/29 23:12 41F
→ recorriendo Search跟NLP沒差那麼多啦 vector space model就搜 05/30 01:48 42F
→ recorriendo 尋引擎開始用的 NLP後來引進 (不過我後來發現很多人 05/30 01:48 43F
→ recorriendo 不知到這段歷史 以為vector space model是十年前左 05/30 01:48 44F
→ recorriendo 右NLP的大發明) 排序的部分也就幾個公式而已 05/30 01:48 45F
→ recorriendo 說實話現在很多搞NLP的幾乎都不懂IR的一些經典技法 05/30 01:51 46F
→ recorriendo 了 tf-idf之類的 其實很多時候可以拿來作快速proto 05/30 01:51 47F
→ recorriendo typing 05/30 01:51 48F
→ DrTech 樓上，現在線上有哪個主流的搜尋引擎或商品，是用vector s 05/30 09:36 49F
→ DrTech pace做的？或tf-idf做，然後去搜向量？沒有吧。速度慢，效 05/30 09:36 50F
→ DrTech 果又差。 05/30 09:36 51F
→ DrTech 排序部分就那幾個公式？你們的產品是什麼場景，CTR多少呢 05/30 09:41 52F
→ DrTech ？正常商品怎麼可能幾個傳統公式就能搞定。 05/30 09:41 53F
→ DrTech 另外，傳統IR根本不管用戶特徵，只管文字上表面相似度，這 05/30 09:44 54F
→ DrTech 也是現代化搜尋系統與NLP工作差異極大的地方。 05/30 09:44 55F
→ DrTech NLP為什麼工作少，是因為沒有獨立能賺錢的應用。到最後能 05/30 09:50 56F
→ DrTech 賺錢的搜尋，推薦，廣告業務，會用到NLP的技術比例其實沒 05/30 09:50 57F
→ DrTech 那麼高。 05/30 09:50 58F
→ DrTech 如果是純賺錢考量，還不如直接去學搜尋，推薦，廣告。NLP 05/30 09:51 59F
→ DrTech 有遇到需求再學較好。 05/30 09:51 60F
→ cylee 多謝各位的建議，我的起始點就是想要學一個有技術壁壘的 05/30 12:03 61F
→ cylee 技術，而不是別人學幾個月就宣稱他能上手的。 05/30 12:05 62F
→ recorriendo 我說IR以前用vector space model 05/30 12:50 63F
→ recorriendo NLP現在在用 上面是看不清楚推文亂曲解 05/30 12:53 64F
→ recorriendo IR排序比NLP多的就是那些公式 現在當然都 05/30 12:56 65F
→ recorriendo 用deep learning 你要說這個那差異更小 05/30 12:56 66F
→ recorriendo 另外 國內要做search 大多就給客戶內部使用而已 還 05/30 13:02 67F
→ recorriendo 真的是老公式套一套就夠了 (當然直接用package更快 05/30 13:02 68F
→ recorriendo ) 而面向大眾的搜尋引擎 現在就是google獨佔市場 其 05/30 13:02 69F
→ recorriendo 他做也是白做 05/30 13:02 70F
→ recorriendo 另外 tf-idf不是傳統IR用法而已 事實上它的idea很多 05/30 13:15 71F
→ recorriendo 地方都可以用 近期的像AllenAI的SciSpacy套件也用到 05/30 13:15 72F
→ recorriendo 了 我也說了它只是當一個baseline或prototype而已 05/30 13:15 73F
→ recorriendo 最終成品要SOTA當然就不是用tf-idf 05/30 13:15 74F
→ recorriendo 不過說到底 我同意如果要去做電商推薦、搜尋的 不用 05/30 13:23 75F
→ recorriendo 特別深入NLP 05/30 13:23 76F
推 penniless 推樓上，感覺某樓在diss傳統操作挺外行的。而且絕對沒 05/31 00:48 77F
→ penniless 有甚麼領域差很多這種事。ACL了解一下，看看有多少是搜 05/31 00:48 78F
→ penniless 索推薦相關.... 05/31 00:48 79F

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