Doğal Dil İşleme (NLP)

Ham metin verileri her yerde, ancak yapısız dili harekete geçirilebilir içgörülere dönüştürmek için özel veri bilimi becerileri gerekiyor.Bu metin tabanlı kurs, doğal dil işlemesinin (NLP) temel kavramları ve pratik çalışma akışlarını size gösteriyor. Temel dilsel kavramları anlamaktan, metinleri sınıflandırabilen, duyguları analiz edebilen ve bağlam-bilinçli yanıtlar üreten karmaşık makine öğrenimi ve sinir ağı modellerini uygulamaya kadar ilerleyeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Tokenizasyon, durdurma kelimesi kaldırma ve metin normalizasyonu da dahil olmak üzere temel NLP kavramlarını anlayın - Metinleri sayısal olarak temsil etmek için TF-IDF ve kelime gömme gibi vektörleştirme tekniklerini uygula - Duygu analizi ve metin sınıflandırması için makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek - Karmaşık dil görevleri için derin öğrenme mimarileri ve modern dönüştürücü modelleri keşfedin - Temel geri alma-genişletilmiş üretim (RAG) iş akışlarını ve hızlı mühendislik ilkelerini uygulamak - NLP modeli performansını endüstri standartları olan hassasiyet, hatırlama ve F1 puanı gibi metriklerle değerlendirin Kurs, temel terminoloji ve metin temizleme temelleriyle başlar ve daha sonra makine öğrenimi sınıflandırıcıları, derin öğrenme modeller ve modern dönüşüm tabanlı uygulamalara sistematik olarak geçer. Yapısal yazılı açıklamalar ve kod örnekleri yoluyla, NLP'de sağlam bir teorik ve pratik temel oluşturacaksınız. Bu kurs, doğal dil işleme konusunda yeni olan ve karmaşık ön koşullar olmadan net, adım adım bir giriş isteyen umut verici veri bilimcileri, geliştiriciler ve analitik düşünürler için tasarlanmıştır. Veri bilimi kariyerinizde dil verisinin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.