آموزش گام به گام پردازش زبان طبیعی (NLP) در پایتون با استفاده از اسپیسی (spaCy)! روی پروژههای عملی NLP کار کنید!
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخهای از هوش مصنوعی (AI) است که کامپیوترها را قادر میسازد تا زبان گفتاری و نوشتاری انسان را درک کنند. NLP کاربردهای متعددی دارد، از جمله تبدیل متن به گفتار و گفتار به متن، چتباتها، سیستمهای خودکار پرسش و پاسخ (Q&A)، ایجاد خودکار توضیحات تصویر و زیرنویس ویدئو. با معرفی ChatGPT، NLP هرچه بیشتر محبوب خواهد شد و به طور بالقوه منجر به افزایش فرصتهای شغلی در این شاخه از AI میشود. فریمورک SpaCy به دلیل (الف) توانایی آن در پردازش مجموعههای داده متنی بزرگ، (ب) استخراج اطلاعات، (پ) پیشپردازش متن برای استفاده بعدی در مدلهای هوش مصنوعی، و (ت) توسعه برنامههای NLP در سطح تولید، اسب کاری اکوسیستم NLP پایتون محسوب میشود.
اگر در زمینه NLP تازهکار هستید، در جدیدترین دوره من ثبتنام کنید تا همه چیز را در مورد پردازش زبان طبیعی (NLP) بیاموزید و مدلهای NLP را با استفاده از SpaCy توسعه دهید!
این دوره به سه بخش اصلی تقسیم شده است:
بخش ۱-۲: این دوره شما را با مفاهیم اصلی پایتون که برای ساخت مدلهای NLP نیاز دارید، آشنا میکند، از جمله شروع کار با Google Colab (یک پیادهسازی آنلاین Jupyter که شما را از دردسر نصب بستهها روی کامپیوترهایتان نجات میدهد). سپس دوره مفاهیم اساسی زیربنای NLP و فریمورک SpaCy را معرفی میکند. در پایان این بخش، با نظریه NLP و معماری SpaCy آشنایی پیدا خواهید کرد.
بخش ۳-۵: این بخشها بر اساسیترین مفاهیم پردازش زبان طبیعی، مانند: بخشهای گفتار، ریشهیابی کلمات، ساقهیابی، شناسایی موجودیتهای نامگذاری شده، کلمات توقف، تجزیه وابستگی، شباهت کلمه و جمله و قطعهبندی و پیادهسازیهای آنها در SpaCy تمرکز خواهند کرد.
بخش ۶: شما روی برخی پروژههای عملی کار خواهید کرد تا از SpaCy برای کاربردهای دنیای واقعی استفاده کنید.
یک بخش اضافی برخی از اصول اولیه علم داده پایتون را برای کمک به شما پوشش میدهد.
دوره من یک آموزش عملی با کاوش واقعی دادههای شبکههای اجتماعی با پایتون است – شما یاد خواهید گرفت که تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی (NLP) را برای کسب بینش از دادههای متنی بدون ساختار، از جمله توییتها، انجام دهید.
دوره من مبنایی برای انجام کاوش عملی و واقعی دادههای شبکههای اجتماعی فراهم میکند. با گذراندن این دوره، گامی مهم در مسیر علم داده خود برمیدارید تا در مهار قدرت متن برای استخراج بینشها و شناسایی روندها متخصص شوید.
من دارای مدرک MPhil (جغرافیا و محیط زیست) از دانشگاه آکسفورد، انگلستان هستم. همچنین مدرک دکترای فشرده علم داده را در دانشگاه کمبریج (اکولوژی گرمسیری و حفاظت) به پایان رساندهام. من چندین سال تجربه در تجزیه و تحلیل دادههای واقعی از منابع مختلف، از جمله منابع متنی، تولید مقالات برای مجلات معتبر بینالمللی و انجام کارهای مشاوره علم داده دارم. علاوه بر همه موارد فوق، پشتیبانی مداوم من را خواهید داشت تا اطمینان حاصل کنید که بیشترین ارزش را از سرمایهگذاری خود به دست میآورید!
اکنون ثبتنام کنید :)
Minerva Singh
دانشمند تحصیل کرده آکسبریج
سلام. من فارغ التحصیل دکترا از دانشگاه کمبریج هستم که در آنجا در اکولوژی گرمسیری تخصص دارم. من همچنین یک دانشمند داده هستم. به عنوان بخشی از تحقیقاتم، باید تجزیه و تحلیل گسترده دادهها، از جمله تجزیه و تحلیل دادههای مکانی را انجام دهم. یا برای این منظور ترجیح میدهم از ترکیبی از ابزارهای رایگان نرمافزار R، QGIS و Python استفاده کنم. بیشتر کار تجزیه و تحلیل دادههای مکانی خود را با استفاده از R انجام میدهم. و QGIS. اینها جدا از رایگان بودن، ابزارهای بسیار قدرتمندی برای تجسم، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها هستند. من همچنین دارای مدرک کارشناسی ارشد جغرافیا و محیط زیست از دانشگاه آکسفورد هستم. من مهارت های آماری و تجزیه و تحلیل داده های خود را از طریق تعدادی MOOC از جمله The Analytics Edge (دوره آماری مبتنی بر R و یادگیری ماشین ارائه شده توسط EdX)، یادگیری آماری (دوره یادگیری ماشین مبتنی بر R ارائه شده توسط Standford آنلاین) تقویت کرده ام. علاوه بر تجزیه و تحلیل داده های مکانی، در تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و داده کاوی نیز مهارت دارم. من همچنین از برنامه نویسی عمومی، تجسم داده ها و توسعه وب لذت می برم. من علاوه بر اینکه یک دانشمند و اعداد شکن هستم، یک مسافر مشتاق هستم
نمایش نظرات