データサイエンスのための自然言語処理

テキストベースのこのコースでは，自然言語処理（ＮＬＰ）の基本的な概念と実用的なワークフローを紹介する。 基礎的な言語学的概念を理解してから，テキストの分類，感情の分析，文脈に応じた応答を生成するための洗練された機械学習とニューラルネットワークモデルの実装に至る。 学ぶことは ＮＬＰの基本的な概念を理解する。 テキストを数値的に表現するために，ＴＦ‐ＩＤＦやワード埋め込みなどのベクトル化技法を適用する 感情分析とテキスト分類のための機械学習モデルを構築し，訓練する。 複雑な言語タスクに対するディープ学習アーキテクチャと現代のトランスフォーマーモデルを調べた。 基本的な検索増強生成（ＲＡＧ）ワークフローと即時エンジニアリング原理を実装する。 ＮＬＰモデルの性能を，精度，再現性，Ｆ１スコアなどの業界標準の指標を用いて評価する。 まず，機械学習分類器，ディープ学習モデル，現代的なトランスフォーマーベースのアプリケーションについて系統的に説明する。 自然言語処理に新しく，複雑な前提条件なしに，明確で段階的な導入を望む，志向的なデータ科学者，開発者，分析的思考者に向けて設計された。 今日から読み始めて、データサイエンスのキャリアにおける言語データの力を解き放て。