ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
मजबूत NLP आधार तैयार करें
नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) की शक्ति को अनलॉक करें और अपने टेक्स्ट विश्लेषण कौशल को अगले स्तर तक ले जाएँ! यह पाठ्यक्रम आपको पाठ्यक्रम डेटा को संसाधित करने, उसका विश्लेषण करने और उससे अंतर्दृष्टि निकालने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता है। टेक्स्ट प्रोसेसिंग की बुनियादी बातों से शुरुआत करें, टोकनाइज़ेशन से लेकर स्टॉप वर्ड्स, विराम चिह्नों को हटाकर और लेम्माटाइज़ेशन तथा स्टेमिंग लागू करके टेक्स्ट को साफ़ और सामान्यीकृत करने तक, ताकि टेक्स्ट की स्थिरता बेहतर हो सके।पाठ से अर्थपूर्ण विशेषताएँ निकालें
कच्चे पाठ से आगे बढ़ें और उसे संख्यात्मक निरूपणों में बदलें! Bag-of-Words प्रतिनिधित्व का अन्वेषण करें, TF-IDF वेक्टराइज़ेशन में गहराई से जाएँ, और Word2Vec तथा GloVe जैसे शक्तिशाली वर्ड एम्बेडिंग्स का उपयोग करके शब्दों के बीच अर्थगत संबंधों को पकड़ें।AI के साथ टेक्स्ट को वर्गीकृत और जनरेट करें
Hugging Face पाइपलाइनों का उपयोग करके अत्याधुनिक ट्रांसफॉर्मर मॉडलों की शक्ति का लाभ उठाएँ। जानें कि विभिन्न मॉडलों का उपयोग करके सेंटिमेंट विश्लेषण कैसे करें, सामग्री को वर्गीकृत करें, प्रश्न-उत्तर संबंधों का विश्लेषण करें, व्याकरणिक स्वीकार्यता का आकलन करें, और पाठ उत्पन्न करें। Named Entity Recognition (NER), Part-of-Speech (PoS) टैगिंग, टेक्स्ट सारांशीकरण, और अनुवाद का अन्वेषण करें ताकि आप अपने NLP टूलकिट का विस्तार कर सकें।मुख्य NLP लाइब्रेरीज़ में महारत हासिल करें
इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आपके पास NLP की बुनियादी अवधारणाओं की मजबूत समझ और nltk, sklearn, gensim, तथा Hugging Face के transformers जैसी प्रमुख लाइब्रेरीज़ के साथ व्यावहारिक अनुभव होगा। आज ही अपनी यात्रा शुरू करें और टेक्स्ट डेटा के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके को बदल दें!पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
टेक्स्ट प्रोसेसिंग की बुनियाद
Natural Language Processing (NLP) में टेक्स्ट प्रोसेसिंग की आवश्यक बातें सीखें। आगे के विश्लेषण और इनसाइट्स के लिए टेक्स्ट को तैयार करने हेतु tokenization, stop words और punctuation हटाने, तथा lowercasing, stemming और lemmatization जैसी normalization तकनीकों में महारत हासिल करें.
2
टेक्स्ट से फीचर एक्सट्रैक्शन
कच्चे टेक्स्ट को शक्तिशाली संख्यात्मक फीचर्स में बदलें। दस्तावेज़ों में शब्दों के महत्व को पकड़ने के लिए Bag-of-Words और TF-IDF रिप्रेजेंटेशन्स बनाएँ, फिर Word2Vec और GloVe जैसे word embeddings को एक्सप्लोर करें ताकि गहरे सैमांटिक पैटर्न सामने आएँ। फ़्रीक्वेंसी, प्रासंगिकता और समानता को विज़ुअलाइज़ करें ताकि आपका टेक्स्ट डेटा जीवंत लगे.
3
Hugging Face के साथ टेक्स्ट क्लासिफिकेशन
एडवांस्ड टेक्स्ट क्लासिफिकेशन कार्यों के लिए प्री-ट्रेंड मॉडल्स की ताकत का उपयोग करें। sentiment analysis, topic classification और natural language inference के लिए Hugging Face pipelines अपनाएँ। बिना कुछ शून्य से बनाए, अत्याधुनिक मॉडल्स के साथ सैमांटिक समानता और grammatical correctness का मूल्यांकन करें.
4
टोकन क्लासिफिकेशन और टेक्स्ट जनरेशन
टोकन क्लासिफिकेशन और टेक्स्ट जनरेशन तकनीकों के साथ आधुनिक NLP एप्लिकेशन्स के मूल में उतरें। NER और PoS टैगिंग का उपयोग करके अर्थपूर्ण entities और grammatical संरचनाएँ निकालना सीखें। extractive और abstractive दोनों तरह के question answering में महारत पाएँ, और Hugging Face pipelines का उपयोग करके summarization, translation और language modeling समेत एडवांस्ड जनरेशन कार्यों को एक्सप्लोर करें.
Python में Natural Language Processing (NLP)
कोर्स
पूर्ण
