Kurs
Python ile Natural Language Processing (NLP)
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 07.2025
PythonArtificial Intelligence4 sa13 video42 Egzersiz3,550 XP7,911Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için deneyinKurs Açıklaması
Güçlü bir NLP Temeli Oluşturun
Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojisinin gücünü keşfedin ve metin analizi becerilerinizi bir üst seviyeye taşıyın! Bu kurs, metin verilerini işlemek, analiz etmek ve bunlardan içgörüler elde etmek için gerekli araçları size sağlar. Metin işlemenin temelleriyle başlayın: tokenleştirmeden metni temizlemeye ve normalleştirmeye, durdurma kelimelerini ve noktalama işaretlerini kaldırmaya, metin tutarlılığını artırmak için lemmatizasyon ve kökleme uygulamalarına kadar.Metinden Anlamlı Özellikleri Çıkarın
Ham metnin ötesine geçin ve onu sayısal temsil haline dönüştürün! Bag-of-Words temsilini keşfedin, TF-IDF vektörleştirmesine dalın ve Word2Vec ve GloVe gibi güçlü kelime gömmeleri kullanarak kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri yakalayın.AI ile Metin Sınıflandırma ve Oluşturma
Hugging Face boru hatlarını kullanarak en son teknolojiye sahip transformatör modellerinin gücünden yararlanın. Duygu analizi yapmayı, içeriği sınıflandırmayı, soru-cevap ilişkilerini analiz etmeyi, gramer kabul edilebilirliğini değerlendirmeyi ve çeşitli modeller kullanarak metin oluşturmayı öğrenin. Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), Sözcük Türü (PoS) etiketleme, metin özetleme ve çeviri özelliklerini keşfederek NLP araç setinizi genişletin.Anahtar NLP kütüphaneleri
Bu kursun sonunda, NLP temellerini iyice kavrayacak ve nltk, sklearn, gensim ve Hugging Face'in transformers gibi önemli kütüphanelerle pratik deneyim kazanacaksınız. Bugün yolculuğunuza başlayın ve metin verileriyle etkileşim kurma şeklinizi değiştirin!Önkoşullar
Python Toolbox1
Metin İşleme Temelleri
Natural Language Processing (NLP) içinde metin işlemenin temel gerekliliklerini öğren. Tokenization, durak (stop) sözcük ve noktalama işaretlerini kaldırma, ayrıca küçük harfe çevirme, stemming ve lemmatization ile metin normalleştirme tekniklerinde ustalaşarak metin verisini ileri analiz ve içgörü çıkarımı için hazırla.
2
Metinden Özellik Çıkarımı
Ham metni güçlü sayısal özelliklere dönüştür. Belgeler arasında sözcük önemini yakalamak için Bag-of-Words ve TF-IDF temsilleri oluştur, ardından Word2Vec ve GloVe gibi kelime gömme (embedding) yöntemleriyle derin anlamsal örüntüleri keşfet. Metnini canlandırmak için sıklık, önem ve benzerliği görselleştir.
3
Hugging Face ile Metin Sınıflandırma
Önceden eğitilmiş modellerin gücünden yararlanarak gelişmiş metin sınıflandırma görevlerini gerçekleştir. Duygu analizi, konu sınıflandırma ve doğal dil çıkarımı için Hugging Face pipeline’larını kullan. Hiçbir şeyi sıfırdan kurmana gerek kalmadan, en güncel modellerle anlamsal benzerliği ve dilbilgisel doğruluğu değerlendir.
4
Token Sınıflandırma ve Metin Üretimi
Modern NLP uygulamalarının özüne, token sınıflandırma ve metin üretimi teknikleriyle dal. NER ve PoS etiketleme ile anlamlı varlıkları ve dilbilgisel yapıları çıkarmayı öğren. Hem çıkarımsal hem de özetleyici soru yanıtlama yöntemlerinde ustalaş ve Hugging Face pipeline’larıyla özetleme, çeviri ve dil modelleme dahil gelişmiş üretim görevlerini keşfet.
Python ile Natural Language Processing (NLP)
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Natural Language Processing (NLP) eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.