Открываем факультет NLP — обработки естественного языка

Обработка естественного языка или NLP (natural language processing) — одно из направлений машинного обучения. Его глобальная цель — научить компьютер «понимать» человеческий язык и решать поставленные человеком задачи. 

Где это нужно

Маркетинг. NLP помогает решать конкретные маркетинговые задачи. Например, классифицировать отзывы по уровню удовлетворённости или найти на Reddit пользователей, которые негативно относятся к определённому бренду. 

Предотвращение угроз и модерация. С помощью методов машинной обработки текстов можно предсказывать поведение людей и выявлять угрозы — например, призывы к насилию, шейминг. Одна из перспективных задач — выявление депрессивных состояний для оказания помощи. Ведь с помощью обработки текста уже можно распознавать эмоции, настроения. 

Чат-боты и голосовые помощники. Это направление связано с распознаванием содержания текста и генерацией ответа пользователю. Человечество научилось хорошо переводить звук в текст и обратно, а вот промежуточный шаг — вычленение из текста смысла и формирование ответа — непростая и перспективная задача из области NLP.

В целом применение NLP не ограничено ничем, кроме смекалки. Текст многое говорит о человеке, вплоть до пола и возраста, с помощью анализа больших объёмов данных можно делать всевозможные прогнозы, NLP помогает оптимизировать бизнес-процессы и так далее. 

В этой профессии также есть и творческое начало, в основном — в обучении моделей. Можно придумывать новые методы и хаки, которые улучшают качество обработки текста и позволяют получить новые инсайты.

Сейчас в мире генерируются огромные объемы оцифрованного текста, который требует обработки. При этом за счёт глобального роста вычислительных мощностей активно развиваются нейросетевые методы работы с текстами, развивается математический аппарат. NLP помогает сокращать издержки и поэтому активно поддерживается бизнесом. Так например, компания может заменить людей в кол-центрах роботами, что значительно сокращает затраты на зарплату и аналитику данных.

Востребованность, зарплата и карьерный трек NLP-специалиста

Обработка естественного языка — популярный запрос со стороны бизнеса. В крупных банках есть целые отделы, которые занимаются исключительно NLP. 

Типичный карьерный трек NLP-специалиста — эволюция от стажёра до тимлида или руководителя направления. В среднем продвижение с позиции Junior с зарплатой около 80 тыс. рублей до Middle с зарплатой около 150-180 тыс. рублей занимает 1-2 года. И далее до Senior и более высоких позиций с зарплатой от 180 тыс. рублей — 3 года. Все цифры основаны на усреднённых данным с hh.ru на момент написания статьи.

С продвижением по карьерной лестнице в основном увеличивается ориентированность задач на бизнес. Поэтому софт-скилы и умение понимать бизнес очень важны для карьеры.

Кому будет интересно обучение на факультете

• Тем, кто хочет приближать будущее, где человек свободно общается с компьютером на естественном языке.
• Тем, кому интересно понимать людей на глубоком уровне, выдвигать и проверять гипотезы, касаемо генерируемых ими текстов.
• Тем, кто не боится математики, ценит её красоту и любит всё систематизировать.
• Тем, кому интересно научиться получать ценные инсайты из текстов в личных целях, например, для игры на валютной бирже, исходя из новостного потока.

Что нужно знать перед поступлением на факультет

Обучаться можно с нуля, потому что математика и программирование включены в программу. Конечно, опыт программирования облегчит вхождение в профессию, а математику желательно знать хотя бы на уровне старшей школы. Идеально — на уровне первого-второго курса технического вуза.

Почему в NLP так важна математика? Текст — источник данных, в котором трудно найти структуру. А математика — наука про структуры. Она помогает абстрактной моделью описать много прикладных вещей и необходима, чтобы каждый раз не придумывать костыли.

 Невероятно, но с самым продвинутым в мире чат-ботом вы можете запросто пообщаться в телеграме. С 2016 года Mitsuku стабильно получает премию Лёбнера за самый большой прогресс в прохождении теста Тьюринга.

Особенности программы

Обучение предусматривает фундаментальную подготовку NLP-разработчика как более узкого специалиста в направлении машинного обучения и массу практики с уклоном в бизнесовые задачи. Программа рассчитана на 10 месяцев и состоит из 4 блоков.

Математика для NLP и основы программирования. Задача этого блока — восполнить пробелы в математической базе и изучить язык Python на уровне, достаточном для задач машинного обучения. 

Математика и алгоритмы машинного обучения. Базовой математики не хватит, чтобы понимать все современные методы обработки текстов. Нейронные сети — по сути, суперпозиция нескольких матричных операций. Поэтому тут даётся более глубокая математическая база. Также студенты знакомятся с машинным обучением на уровне, достаточном для трудоустройства дата-сайентистом или джуниор-сппециалистом по ML.

Обработка естественного языка. Основной блок — теория и практика именно по NLP. Весь этот блок посвящён обработке текстов с помощью машинного обучения, углублённому изучению стандартных методов и современных нейросетевых.

Интеграция моделей машинного обучения в продакшн среду. Заключительный блок посвящён реальному внедрению наработок студентов и пониманию NLP с точки зрения бизнеса. Чтобы выпускники знали, как это работает в жизни, откуда взять данные, как их разметить, как общаться с бизнесом.

Результат обучения на факультете NLP

Выпускники получат глубокую техническую базу и на личном опыте узнают, как NLP выглядит со стороны бизнеса. Кроме того, в ходе обучения под руководством опытных наставников студенты создадут 5 проектов. Это будут практические кейсы, которые можно добавить в портфолио: чат-бот, генератор текста, классификатор отзывов, извлекатель именованных сущностей из текста и аннотатор изображений.

Наконец, на факультете NLP при соблюдении определённых условий успеваемости мы гарантируем трудоустройство. После продуктивного обучения выпускники смогут без проблем устроиться NLP-специалистами на Junior-позиции, а в случае повышенного усердия — и на позиции Middle.