Kurs
spaCy ile Natural Language Processing
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 07.2025Kursa Ücretsiz Başlayın
Şuna dahil:Premium or Takımlar
PythonMachine Learning4 sa15 video53 Egzersiz4,450 XP7,642Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü 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
Introduction to NLP and spaCy
This chapter will introduce you to NLP, some of its use cases such as named-entity recognition and AI-powered chatbots. You’ll learn how to use the powerful spaCy library to perform various natural language processing tasks such as tokenization, sentence segmentation, POS tagging, and named entity recognition.
2
spaCy Linguistic Annotations and Word Vectors
Learn about linguistic features, word vectors, semantic similarity, analogies, and word vector operations. In this chapter you’ll discover how to use spaCy to extract word vectors, categorize texts that are relevant to a given topic and find semantically similar terms to given words from a corpus or from a spaCy model vocabulary.
3
Data Analysis with spaCy
Get familiar with spaCy pipeline components, how to add a pipeline component, and analyze the NLP pipeline. You will also learn about multiple approaches for rule-based information extraction using EntityRuler, Matcher, and PhraseMatcher classes in spaCy and RegEx Python package.
4
Customizing spaCy Models
Explore multiple real-world use cases where spaCy models may fail and learn how to train them further to improve model performance. You’ll be introduced to spaCy training steps and understand how to train an existing spaCy model or from scratch, and evaluate the model at the inference time.
spaCy ile Natural Language Processing
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şuna dahil:Premium or Takımlar
Şimdi KaydolunBugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve spaCy ile Natural Language Processing eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.