Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Bir ürün veya hizmet hakkında ne hissettiğini anlatmak için hiç yorum bıraktın mı? Ya da satın almadan önce çevrimiçi yorumlara göz atma alışkanlığın var mı? Bu tür bilgiler yalnızca senin için değil, şirketler için de çok değerli. Bu derste, farklı metinlerde dile getirilen duyguları nasıl anlamlandıracağını öğreneceksin. Tweet’ler, film ve ürün yorumlarından oluşan gerçek veri kümeleriyle çalışacak, Python’un nltk ve scikit-learn paketlerini kullanacaksın. Dersin sonunda, ABD’deki havayolu yolcularının Twitter’da paylaştıkları duygulara dayanarak uçtan uca bir duygu analizi görevi yürütebileceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Duygu Analizinin Temelleri
Satın almadan önce bir ürün ya da hizmetin yorumlarına veya puanlarına hiç baktın mı? O halde büyük olasılıkla duygu analiziyle karşılaştın demektir. Bu bölümde, bir duygu analizi probleminin temel yapısını öğrenecek ve film yorumlarının duygularını keşfetmeye başlayacaksın.
- Hoş geldin!50 XP
- Bir duygu analizi probleminin öğeleri50 XP
- Kaç tane pozitif ve negatif yorum var?100 XP
- En uzun ve en kısa incelemeler100 XP
- Duygu analizi türleri ve yaklaşımlar50 XP
- İki Şehrin Hikâyesi'nin duygusunu tespit etme100 XP
- İki dizgenin duyarlılığını karşılaştırma100 XP
- Bir film incelemesinin duyarlılığı nedir?100 XP
- Haydi bir kelime bulutu oluşturalım!50 XP
- İlk kelime bulutun100 XP
- Kelime bulutunda hangi kelimeler var?50 XP
- Film yorumlarında Word Cloud100 XP
2
Yorumlardan Sayısal Özellikler
Kendini çeşitli ürünler sunan bir şirketin yerinde hayal et. Hangi ürünlerinin en çok sattığını ve en önemlisi — nedenini — bilmek istiyorsun. Amazon ürün yorumlarından oluşan bir veri kümesiyle ürün yorumlarını anlamanın ilk adımına başlıyoruz. Bu amaçla, metni sayısal bir biçime dönüştürüyor ve süreçteki bazı karmaşıklıkları ele alıyoruz.
3
Sayısal Vektörlerde Derinleşme: Tweet’leri Dönüştürmek
Bu bölüm ürün yorumlarını anlama sürecine devam ediyor. Özellikle Twitter gibi sosyal medya platformlarından gelen duygu analizi verileriyle çalışırken ortaya çıkan ek karmaşıklıkları ele alacağız. Ayrıca, metinden sayısal özellikler elde etmenin başka yollarını da öğreneceğiz.
4
Haydi Duyguyu Tahmin Edelim
Bir yorumda kullanılan kelimelere bakarak o yorumun duygusunu tahmin etmek için Machine Learning kullanıyoruz. Lojistik regresyon uyguluyor ve performansını birkaç farklı yöntemle değerlendiriyoruz. Bunlar sağlam ilk modeller!
Python ile Duygu Analizi
Kurs
Tamamlandı
