इससे बेहतर सीखने का अनुभव नहीं मांग सकता था। संरचना पूरी तरह से प्रवाहित हुई, और उदाहरण अविश्वसनीय रूप से प्रासंगिक थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ!
डाटा विज्ञान के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के मूल सिद्धांतों को साफ पाठ, मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और वास्तविक दुनिया के डेटा के लिए आधुनिक ट्रांसफॉर्मर आधारित वास्तुकला को लागू करने के लिए सीखें।
इस कोर्स के बारे में
रॉ टेक्स्ट डेटा हर जगह है, लेकिन अव्यवस्थित भाषा को कार्यात्मक अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए विशेष डेटा विज्ञान कौशल की आवश्यकता होती है।
आप मूल भाषाई अवधारणाओं को समझने से लेकर परिष्कृत मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क मॉडल को लागू करने तक प्रगति करेंगे जो पाठ को वर्गीकृत कर सकते हैं, भावनाओं का विश्लेषण कर सकते हैं और संदर्भ-जागरूक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकते हैं।
आप क्या सीखेंगे:
- टोकनाइजेशन, स्टॉप-वर्ड रिमूवमेंट और टेक्स्ट नॉर्मलाइजेशन सहित मूलभूत एनएलपी अवधारणाओं को समझें
- पाठ को संख्यात्मक रूप से प्रदर्शित करने के लिए TF-IDF तथा शब्द एम्बेडिंग जैसी वेक्टराइजेशन तकनीकों को लागू करें
-भावना विश्लेषण और पाठ वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण और प्रशिक्षण
- जटिल भाषा कार्यों के लिए गहरे सीखने की वास्तुकला और आधुनिक ट्रांसफॉर्मर मॉडल का पता लगाएं
-आधारभूत पुनर्प्राप्ति-विस्तृत पीढ़ी (आरएजी) कार्यप्रणाली और शीघ्र इंजीनियरिंग सिद्धांतों को लागू करना
-प्रतीकता, याददाश्त और एफ1-स्कोर जैसे उद्योग मानक मापदंडों का उपयोग करके एनएलपी मॉडल प्रदर्शन का आकलन करें
इस पाठ्यक्रम में, आप मशीन लर्निंग वर्गीकरण, गहरे सीखने के मॉडल और आधुनिक ट्रांसफॉर्मर आधारित अनुप्रयोगों में व्यवस्थित रूप से जाने से पहले आवश्यक शब्दावली और पाठ-सफाई के आधारों के साथ शुरू करेंगे।
यह पाठ्यक्रम उन महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों, डेवलपर्स और विश्लेषणात्मक विचारकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए नए हैं और जटिल पूर्व शर्तों के बिना एक स्पष्ट, चरण-दर-चरण परिचय चाहते हैं।
आज के समय में भाषा विज्ञान के अध्ययन में भाषाविज्ञान की अनेक शाखाओं का विकास हुआ है।
आपको क्या मिलेगा
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लाइफटाइम एक्सेस
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30-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (5)
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।
हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। यह कुछ पूर्व ज्ञान मानता है जो स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था। कुछ उदाहरण भ्रमित करने वाले थे।
काफी जानकारीपूर्ण लगा। संरचना तार्किक थी, हालांकि कुछ अधिक उन्नत विषयों को अधिक विस्तृत उदाहरणों से लाभ हो सकता था। फिर भी यह इसके लायक था।
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
Python के मूलभूत सूचियों (lists), टुपल्स (tuples) और स्ट्रिंग्स (strings) का उपयोग करके टेक्स्ट को प्रभावी ढंग से संसाधित करना और डेटा संग्रह को प्रबंधित करना सीखें।
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वास्तविक दुनिया के डेटा प्रोसेसिंग के लिए बिल्ट-इन Python कलेक्शन का उपयोग करके जानकारी को कुशलता से व्यवस्थित करना, संग्रहीत करना और हेरफेर करना सीखें।
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आधुनिक Python लाइब्रेरी का उपयोग करके टेक्स्ट को वर्गीकृत करना और मौलिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण वर्कफ़्लो बनाना सीखें।
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गूगल के अनुसार, गूगल ट्रांसलेशन टूल में अनुवाद, भाषा विश्लेषण और भाषा संपादन शामिल हैं।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 30 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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