Kurs
spaCy ile Natural Language Processing
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 07.2025
PythonMachine Learning4 sa15 video53 Egzersiz4,450 XP8,299Başarı 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
NLP için endüstri standardı olan spaCy ile tanışın
Bu kursta, hızla büyüyen endüstri standardı bir kütüphane olan spaCy'yi kullanarak tokenizasyon, cümle segmentasyonu, ayrıştırma ve adlandırılmış varlık tanıma gibi çeşitli doğal dil işleme görevlerini nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz. spaCy, çok çeşitli doğal dil işleme görevlerinde güçlü, kullanımı kolay ve üretime hazır özellikler sunar.spaCy'nin Temel İşlemlerini Öğrenin
İlk olarak spaCy'nin temel işlemlerini ve bunları metinleri ayrıştırmak ve yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmak için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Ardından, Doc, Span ve Token gibi spaCy sınıflarıyla çalışacak ve kelime vektörlerini hesaplamak ve anlamsal benzerliği tahmin etmek için farklı spaCy bileşenlerini nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.SpaCy Modellerini Eğitin ve Desen Eşleştirme Hakkında Bilgi Edinin
Yapılandırılmamış verilerden EntityRuler, Matcher ve PhraseMatcher kullanarak verilen terimleri ve ifadeleri çıkarmak için basit ve karmaşık eşleştirme kalıpları yazma alıştırması yapacaksınız. Ayrıca, özel boru hattı bileşenleri oluşturmayı ve eğitim/değerlendirme verileri oluşturmayı da öğreneceksiniz. Buradan, spaCy modellerini eğitmeye ve bunları çıkarım için nasıl kullanacağınıza dalacaksınız. Kurs boyunca, gerçek dünya örnekleri üzerinde çalışacak ve kendi NLP projelerinizde spaCy kullanımı konusundaki bilgilerinizi pekiştireceksiniz.Önkoşullar
Supervised Learning with scikit-learnPython Toolbox1
NLP ve spaCy’ye Giriş
Bu bölümde seni NLP’ye ve adlandırılmış varlık tanıma ile yapay zekâ destekli sohbet botları gibi bazı kullanım alanlarına girişle tanıştıracağız. Güçlü spaCy kütüphanesini kullanarak tokenizasyon, cümle bölütleme, POS etiketleme ve adlandırılmış varlık tanıma gibi çeşitli doğal dil işleme görevlerini nasıl yapacağını öğreneceksin.
2
spaCy Dilbilimsel Açıklamalar ve Sözcük Vektörleri
Dilbilimsel özellikler, sözcük vektörleri, anlamsal benzerlik, benzetimler ve vektör işlemleri hakkında bilgi edin. Bu bölümde spaCy’yi kullanarak sözcük vektörlerini nasıl çıkaracağını, belirli bir konuya ilgili metinleri nasıl kategorize edeceğini ve bir derlemden ya da spaCy model söz varlığından verilen kelimelere anlamsal olarak benzer terimleri nasıl bulacağını keşfedeceksin.
3
spaCy ile Veri Analizi
spaCy işlem hattı bileşenlerine, yeni bir bileşenin nasıl ekleneceğine ve NLP işlem hattının nasıl analiz edileceğine alış. Ayrıca spaCy’deki EntityRuler, Matcher ve PhraseMatcher sınıfları ile Python’un RegEx paketi kullanılarak kural tabanlı bilgi çıkarımına yönelik birden çok yaklaşımı öğreneceksin.
4
spaCy Modellerini Özelleştirme
spaCy modellerinin başarısız olabileceği çeşitli gerçek dünya kullanım durumlarını keşfet ve model performansını artırmak için onları nasıl daha ileri eğiteceğini öğren. spaCy eğitim adımlarına giriş yapacak, mevcut bir spaCy modelini ya da sıfırdan bir modeli nasıl eğiteceğini ve modeli çıkarım zamanında nasıl değerlendireceğini anlayacaksın.
spaCy ile Natural Language Processing
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 spaCy ile Natural Language Processing 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.