Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Temel bir kurs olarak R ile Doğal Dil İşlemeye Giriş, metin analizi serüvenine başlamak için gereken araçları sana kazandırmak üzere tasarlandı. Natural Language Processing (NLP), son on yılda çok heyecan verici gelişmeler yaşayan ve sürekli büyüyen bir veri bilimi alanıdır. Bu kursta bu konuların temellerini ele alacak ve analiz yeteneklerini genişletmeye hazırlanacaksın. Düzenli ifadeler, konu modelleme, adlandırılmış varlık tanıma ve diğerlerine dalıyoruz; üstelik gelecekteki analizlerine hızlı bir başlangıç yapabileceğin kapsamlı örneklerle.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Gerçek Temeller
Doğal Dil İşlemeye Giriş'in 1. bölümü, metin üzerinde ilk analizini çalıştırmaya hazırlıyor. En yaygın analiz görevlerinin iki bileşeni olan düzenli ifadeler ve tokenleştirmeyi keşfedeceksin. Düzenli ifadelerle aklına gelebilecek herhangi bir deseni arayabilir, tokenleştirme ile metni daha gelişmiş analizlere hazırlayıp temizleyebilirsin. Bu bölüm, kursun geri kalanındaki tekniklerin üstesinden gelmek için gereklidir.
- Düzenli ifadelerin temelleri50 XP
- grep ile sözdizimi pratiği100 XP
- Düzenli ifade fonksiyonlarını keşfetme.100 XP
- Tokenizasyon50 XP
- tidytext fonksiyonları50 XP
- Tokenizasyon: cümleler100 XP
- Metin temizliğinin temelleri50 XP
- Metin önişleme: durak sözcükleri kaldır100 XP
- Metin ön işleme: Kök bulma (Stemming)100 XP
2
Metnin Temsilleri
Bu bölümde, metni analiz etmenin en yaygın ve en çok incelenen yollarını öğreneceksin. Bir metin korpusu oluşturmayı, bir bag-of-words temsilini TFIDF matrisine genişletmeyi ve iki metin parçasının birbirine ne kadar benzer olduğunu belirlemek için cosine-similarity ölçütlerini kullanmayı göreceksin. 3. ve 4. bölümlerde NLP uygulamalarına dalmadan önce, NLP pratiği için temellerini güçlendireceksin.
3
Uygulamalar: Sınıflandırma ve Konu Modelleme
3. bölüm, iki yaygın metin analizi yaklaşımına odaklanır: sınıflandırma modelleme ve konu modelleme. Metin analizi projelerinde çalışıyorsan, er ya da geç bu yöntemlerden birini ya da her ikisini kullanacaksın. Bu bölüm, her iki tekniği nasıl uygulayacağını öğretir ve bu tekniklere pratik açıdan nasıl yaklaşacağına dair içgörüler sunar.
4
İleri Teknikler
4. bölümde doğal dil işlemenin iki temelini ele alıyoruz: duygu analizi ve kelime gömmeleri. Bunlar, metin analizi temellerini öğrenen herkes için olmazsa olmaz iki analiz tekniğidir. Ayrıca kısaca BERT, sözcük türü etiketleme (part-of-speech tagging) ve adlandırılmış varlık tanımayı da öğreneceksin. Bu kursta neredeyse 15 farklı analiz tekniği ele alındı; bu yüzden 4. bölüm, bu kursta öğreneceğin tüm harika teknikleri özetleyerek sona eriyor.
R
R ile Doğal Dil İşlemeye Giriş
Kurs
Tamamlandı
