Apa yang akan Anda pelajari
-
Pelajari pemrosesan teks lengkap dengan Python
-
Pelajari cara mengekstrak teks dari file PDF
-
Gunakan Ekspresi Reguler untuk menelusuri teks
-
Gunakan SpaCy dan NLTK untuk mengekstrak fitur teks lengkap dari teks mentah
-
Gunakan Alokasi Dirichlet Laten untuk Pemodelan Topik
-
Gunakan Scikit-Learn dan Deep Learning untuk Klasifikasi Teks
-
Pelajari Klasifikasi Teks Multi-Kelas dan Multi-Label
-
Gunakan Spacy dan NLTK untuk Analisis Sentimen
-
Memahami dan Membangun model ML berbasis word2vec dan GloVe
-
Gunakan Gensim untuk mendapatkan vektor kata yang telah dilatih sebelumnya dan menghitung persamaan dan analogi
-
Pelajari Peringkasan Teks dan Pembuatan Teks menggunakan LSTM dan GRU
Persyaratan
-
Memiliki keinginan untuk belajar
-
Matematika tingkat dasar
-
Memiliki pemahaman dasar tentang Python
Deskripsi
Kursus ini dirancang untuk memberi Anda pemahaman lengkap tentang Pemrosesan dan Penambangan Teks dengan penggunaan algoritme NLP State-of-the-Art dengan Python.
Kami akan mempelajari Spacy secara detail dan kami juga akan menjelajahi penggunaan NLP dalam kehidupan nyata. Kursus ini mencakup dasar-dasar NLP untuk memajukan topik seperti word2vec, GloVe, Deep Learning untuk NLP seperti CNN, ANN, dan LSTM. Saya juga akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda dapat mengoptimalkan kode ML Anda dengan menggunakan berbagai alat sklean di python. Di bagian akhir kursus ini, Anda akan mempelajari cara menghasilkan puisi dengan menggunakan LSTM. Klasifikasi Multi-Label dan Multi-kelas dijelaskan. Setidaknya 12 Proyek NLP tercakup dalam kursus ini. Anda akan mempelajari berbagai cara untuk memecahkan masalah NLP yang canggih.
Dalam kursus ini, kita akan mulai dari level 0 hingga level mahir.
Kami akan mulai dengan dasar-dasar seperti apa itu pembelajaran mesin dan cara kerjanya. Setelah itu akan membawa Anda ke kursus kilat Python, Numpy, dan Pandas. Jika Anda memiliki pengalaman sebelumnya, Anda dapat melewati bagian ini. Game NLP yang sebenarnya akan dimulai dengan Spacy Introduction di mana akan memandu Anda melalui berbagai langkah praproses NLP. Kami akan menggunakan Spacy dan NLTK sebagian besar untuk preprocessing data teks.
Di bagian selanjutnya, kita akan belajar tentang bekerja dengan File untuk menyimpan dan memuat data teks. Bagian ini adalah dasar dari bagian lain tentang Pemrosesan Awal Teks Lengkap. Kami akan menunjukkan banyak cara prapemrosesan teks menggunakan Spacy dan Regular Expressions. Terakhir, akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda dapat membuat paket python Anda sendiri pada preprocessing. Ini akan membantu kami meningkatkan keterampilan menulis kode kami. Kami akan dapat menggunakan kembali kode kami di seluruh sistem tanpa menulis kode untuk pemrosesan awal setiap saat. Bagian ini adalah bagian terpenting.
Kemudian, kita akan memulai bagian Teori pembelajaran mesin dan panduan paket Scikit-Learn Python tempat kita akan belajar cara menulis kode ML yang bersih. Setelah itu, kami akan mengembangkan pengklasifikasi teks pertama kami untuk klasifikasi pesan SPAM dan HAM. Kami juga akan menunjukkan kepada Anda berbagai jenis embeddings kata yang digunakan di NLP seperti Bag of Words, Term Frequency, IDF, dan TF-IDF. Kami akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda dapat memperkirakan fitur-fitur ini dari awal serta dengan bantuan paket Scikit-Learn.
Setelah itu kita akan belajar tentang penerapan model pembelajaran mesin. Kami juga akan mempelajari berbagai alat penting lainnya seperti word2vec, GloVe, Deep Learning, CNN, LSTM, RNN dll.
Di akhir pelajaran ini, Anda akan mempelajari semua yang Anda butuhkan untuk menyelesaikan masalah NLP Anda sendiri.
Untuk siapa kursus ini:
- Pemula dalam Pemrosesan Bahasa Alami
- Data Scientist penasaran ingin mempelajari NLP
