Ana içeriğe geç

Her Seviyeye Uygun 7 NLP Projesi

Her seviyeye uygun yedi NLP proje fikrini keşfedin. Portföyünüzü güçlendirin, NLP becerilerinizi sergileyin ve bu uygulamalı projelerle işverenleri etkileyin.
· 7 dk. oku

Yapay Zeka ile Keşfedin

Veri bilimi alanında iş bulmanın en iyi yollarından biri, teknik becerilerinizi etkili biçimde gösteren veri bilimi projelerinden oluşan bir portföy oluşturmaktır. ChatGPT patlamasıyla birlikte, işe alım uzmanına NLP problemlerini çözebildiğinizi göstermek her zamankinden daha önemli hale geldi.

Bu yazıda, hevesli veri bilimcisinden deneyimli profesyonele kadar her seviyeye uygun yedi NLP proje örneği göstereceğim. Haydi başlayalım!

NLP becerilerinizi geliştirmek mi istiyorsunuz? Hemen Python ile Doğal Dil İşleme Öğrenme Yoluna başlayın. 

Neden Bir NLP Projesine Başlamalı?

Bir NLP görevini çözmeyi denemeniz için pek çok neden var. İlki, piyasa talebi. ChatGPT gibi Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), her türden kuruluşun dikkatini çekti; bu da onların bu yeni araçlara yatırım yapmak istediği ve doğal dil işlemesini anladığını gösterebilen insanlara ihtiyaç duyduğu anlamına geliyor.

Ayrıca, bir NLP projesi size şunları sağlayabilir:

  • Öğrenip özgeçmişinize ekleyebileceğiniz yeni bir beceri.
  • Becerilerinizi ve farklı türden görevleri çözme yeteneğinizi gösteren bir proje portföyü.
  • Yeni gelişmeleri takip ettiğinizi gösterme imkânı.

Başlangıç Seviyesi NLP Projeleri

Bu NLP projeleri, veri bilimi yolculuğuna yeni başlayanlar içindir. Bu projelerde metin işleme teknikleri, kelime torbası ve tf-idf gibi temel NLP kavramlarına hâkim olabilirsiniz.

NLP konusunda bir hatırlatmaya ihtiyacınız varsa, Python ile Doğal Dil İşlemeye Giriş kursumuza göz atabilirsiniz. Ayrıca, denetimli problemleri çözmek için makine öğrenimi tekniklerini öğrenmek üzere scikit-learn ile Denetimli Öğrenme kursumuzu almak da faydalı olabilir.

1. Haber başlıklarından hisse senedi duyarlılığını çıkarın

Duygu analizi en popüler NLP projelerinden biridir. Bir metin parçasının olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığını tahmin etmekten oluşur. Duyarlılığı anlamak, ürünlerinizle ilgili memnuniyet/memnuniyetsizlik olup olmadığını izlemek için işletmenize içgörüler kazandırabilir.

Haber Başlıklarından Hisse Senedi Duyarlılığı Çıkarma projesinde, Finviz’deki finansal haber başlıkları üzerinde bir duygu analizi modeli eğiteceksiniz. İlk olarak metni temizleyecek, ardından hisse senedi hakkında olumlu bir hissiyat olup olmadığını tespit etmek için makine öğrenimi teknikleri uygulayacaksınız.

Bu NLP projesinden bir örnek

Bu NLP projesinden bir örnek

2. Kim Tweetliyor? Trump mı Trudeau mu?

Bir diğer popüler proje, Twitter’ın güçlü API’ı sayesinde verilerin indirilebilmesine olanak tanıdığı için tweet verilerinin analizi yapmaktır.

Kim Tweetliyor? Trump mı Trudeau mu projesinde, tweet’in Donald Trump tarafından mı yoksa Justin Trudeau tarafından mı yazıldığını sınıflandıracaksınız. Önceki projeyle karşılaştırıldığında, tweetlerden bilgi çıkarmak daha zor olabilir; çünkü tweetler kısadır ve mention’lar, emojiler ve hashtag’lerle doludur.

Orta Seviye NLP Projeleri

Metin temizleme, işleme, görselleştirme ve sınıflandırma görevleri için makine öğrenimi modellerinin uygulanmasını öğrendikten sonra artık bir sonraki seviyeye geçme zamanı. Aşağıdaki projelerde doğal dil işlemenin üç farklı uygulamasını öğreneceksiniz: konu modelleme, adlandırılmış varlık tanıma ve öneri sistemleri.

3. Makine Öğrenimindeki En Sıcak Konular

NLP teknikleri yalnızca etiketli veri kümeleriyle sınırlı değildir; gözetimsiz problemleri de çözebilirler. Konu modelleme, bir belge koleksiyonundaki (örneğin ürün yorumları) en temsilî konuları çıkarma yeteneği sayesinde başlıca uygulamalardan biridir.

Makine Öğrenimindeki En Sıcak Konular projesinde, her yıl düzenlenen prestijli bir makine öğrenimi ve hesaplamalı sinirbilim konferansı olan NIPS’in araştırma makalelerinden konular keşfedeceksiniz. Proje iki bölüme ayrılabilir: ön işleme adımı ve Gizli Dirichlet Ayrımı (LDA) kullanılarak konuların belirlenmesi.

Makine Öğrenimindeki En Sıcak Konular NLP projesinden bir örnek

Makine Öğrenimindeki En Sıcak Konular NLP projesinden bir örnek

4. Spacy ile özgeçmiş analizi

Adlandırılmış Varlık Tanıma, bir metin belgesinde yer alan adlandırılmış varlıkları kişi, kuruluş, konum ve tarih gibi önceden tanımlanmış kategorilere göre tanımlayıp sınıflandırma görevinden oluşan bir Doğal Dil İşleme görevidir.

Spacy Kullanarak Özgeçmiş Analizi projesinde, işe alım uzmanlarının adayların özgeçmişlerini iş için gerekli becerilere göre etkin biçimde yönetmelerine yardımcı olacak bir sistem kuracaksınız. Veri kümesi, livecareer.com’dan alınan özgeçmişlerden oluşur. Bu projede, özgeçmişteki varlıkları tanımak için spaCy modeli kullanılacaktır.

5. Charles Darwin’den kitap önerileri

Öneri sistemlerinin etkisi altında her gün kalıyoruz. Amazon’dan bir ürün satın aldığınızda, zevklerinize göre ürün önerileri görürsünüz. Netflix’te bir film izlediğinizde de geçmiş seçimlerinize göre önerilen bir dizi film listesi olur.

Charles Darwin’den Kitap Önerileri projesinde, içeriklerine dayalı bir kitap öneri sistemi kuracaksınız. Veriler Project Gutenberg’den alınmıştır. İlginizi çekebilecek kitapları belirlemek için Charles Darwin’in bibliyografisi kullanılacaktır.

İleri Seviye NLP Projeleri

Bu veri bilimi projeleri, dil çevirisi ve soru-cevaplama gibi daha ileri düzey problemleri çözmeye odaklanır. Her görevi çözmek için dönüştürücülere (transformer) dayalı modelleri eğiteceksiniz.

6. Hugging Face modeliyle İngilizce/İtalyanca çevirici

Her yıl dil çevirisi daha iyi ve daha doğru hale geliyor. Bu ilerleme, gelişmiş dil çevirisi tekniklerinin geliştirilmesi sayesinde mümkün oluyor.

Hugging Face modeliyle İngilizce/İtalyanca Çevirici projesinde, farklı görevlere, dil çevirisi dâhil, özel olarak uyarlanmış çok sayıda büyük dil modeline ev sahipliği yapan bir yapay zekâ platformu olan Hugging Face ile kendi çeviri uygulamanızı geliştireceksiniz. Bu projede, metni İtalyancadan İngilizceye çevirmek için bu modeli seçeceksiniz. Uygulama Streamlit kullanılarak somutlaştırılmıştır.

7. İnce ayarlı BERT ile soru-cevaplama

ChatGPT gibi büyük dil modelleri, soru-cevaplama da dâhil olmak üzere çok çeşitli NLP görevlerini çözme konusunda büyük bir heyecan yarattı. Bir soruyu sorup büyük bir dil modelinden hızla yanıt almak, insanların işini gerçekten hızlandırabilir ve diğer zorlu görevlere odaklanmalarını sağlayabilir.

İnce Ayarlı BERT ile Soru-Cevaplama projesinde, Stanford tarafından 2019”a yayımlanan 127 bin sorudan ve cevaplarından oluşan CoQA veri kümesi üzerinde BERT’i ince ayar yapacaksınız. Amaç, sağlanan veri kümesine dayanarak soruları yanıtlamak için BERT modelini kullanmaktır.

Sonuç

Hepsi bu! Bu projelerle yeni beceriler edinecek ve portföyünüzü NLP projeleriyle zenginleştireceksiniz; bu da yeni yetenekler arayan işe alım uzmanlarının gözünde sizi daha ilgi çekici kılacak. Seviyenize göre size daha uygun olduğunu düşündüğünüz projeyi seçebilirsiniz.

Doğal Dil İşlemeye başlamayı düşünüyorsanız, en iyi yol DataCamp’in Python ile Doğal Dil İşleme öğrenme yoluna göz atmaktır. Ayrıca Doğal Dil İşleme eğitimini de inceleyebilirsiniz.

Eugenia Anello

Yazar

Eugenia Anello

LinkedIn

Veri Bilimci - CRIF

SSS

Doğal Dil İşleme (NLP) nedir?

Doğal Dil İşleme (NLP), yapay zekânın (AI) bilgisayarlar ile insanlar arasındaki etkileşimi doğal dil aracılığıyla odağına alan bir alt dalıdır. Bilgisayarların insan dilini anlamasına, yorumlamasına ve anlamlı bir şekilde üretmesine imkân tanır.

NLP projeleri üzerinde çalışmaktan kimler fayda sağlayabilir?

NLP projeleri; veri bilimciler, yapay zekâ araştırmacıları, dilbilimciler, yazılım geliştiriciler ve yapay zekâ ile makine öğrenimiyle ilgilenen öğrenciler dâhil geniş bir kesime fayda sağlayabilir. Bu projeler ayrıca sağlık, finans, müşteri hizmetleri ve pazarlama gibi, doğal dil verisini anlamanın ve işlemenin kritik olduğu sektörlerdeki profesyoneller için de değerlidir.

Beceri seviyeme göre doğru NLP projesini nasıl seçerim?

Öncelikle programlama, makine öğrenimi ve NLP kavramlarına ilişkin mevcut bilginizi değerlendirin. Yeni başlayanlar, temel metin işleme ve duygu analizi veya spam tespiti gibi basit modellere odaklanan projeleri seçmelidir. Orta düzeyde olanlar, varlık tanıma veya makine çevirisini içeren daha karmaşık görevlere yönelebilir. İleri düzey projeler ise derin öğrenme uygulamaları, soru-cevaplama sistemleri veya ciddi veri mühendisliği gerektiren çalışmaları içerebilir.

NLP projelerindeki yaygın hatalar nelerdir ve nasıl kaçınabilirim?

Yaygın tuzaklar arasında veri ön işlemenin önemini küçümsemek, önyargılı verinin model adaleti üzerindeki etkisini göz ardı etmek ve modelin üretimde ölçeklenebilirliğini ve performansını hesaba katmamak bulunur. Bunlardan kaçınmak için verinizi iyice temizleyip inceleyin, çeşitli veri kümeleri arayın ve projede dağıtımı erken aşamada planlayın.

NLP modelimin doğruluğunu nasıl artırabilirim?

NLP model doğruluğunu artırmak, daha fazla veri kullanmak, farklı model mimarilerini denemek, hiperparametreleri ince ayar yapmak, önceden eğitilmiş modellerden yararlanmak ve gelişmiş metin ön işleme tekniklerini uygulamak gibi çeşitli stratejileri içerebilir. Modelinizi farklı metriklerle düzenli olarak değerlendirip sonuçlara göre yaklaşımınızı ayarlamak kritik önemdedir.

NLP’nin bazı yaygın uygulamaları nelerdir?

NLP’nin yaygın uygulamaları arasında duygu analizi, sohbet botları, makine çevirisi, konuşma tanıma, metin özetleme ve bilgi çıkarımı yer alır. Bu uygulamalar; müşteri hizmetlerinin otomasyonu, içerik analizi, dil çeviri hizmetleri ve sesle çalışan cihazlar gibi çeşitli alanlarda kullanılır.

Bana uygun olabilecek başka projeler var mı?

Her türlü ilgi alanı ve beceri seviyesine uygun birçok projemiz var. Şunlara göz atın:

Konular

Yapay Zeka

İlgili

Devamını Gör →