آموزش NLP در پایتون - مدل‌های احتمالی، آمار و تحلیل متن

آنچه یاد خواهید گرفت:

• طراحی و استقرار پایپ‌لاین کامل تحلیل احساسات برای تحلیل نظرات مشتریان، با ترکیب رویکردهای مبتنی بر قواعد و یادگیری ماشین
• تسلط به تکنیک‌های پیش‌پردازش متن و روش‌های استخراج ویژگی از جمله TF-IDF، تعبیه کلمات و پیاده‌سازی سیستم‌های طبقه‌بندی متن سفارشی
• توسعه سیستم‌های شناسایی انتیتی نامگذاری شده آماده تولید با استفاده از رویکردهای احتمالاتی و یکپارچه‌سازی آنها با کتابخانه‌های NLP مدرن مانند spaCy
• ایجاد و آموزش مدل‌های زبانی پیچیده با استفاده از روش‌های بیزی، از جمله classifiers بیز ساده و شبکه‌های بیزی برای تحلیل متن
• ساخت سیستم جامع تحلیل نظرات تجارت الکترونیک که تحلیل احساسات، شناسایی انتیتی و مدل‌سازی تاپیک در یک اپلیکیشن واقعی را ترکیب می‌کند.
• ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی مبتنی بر احتمال از ابتدا با استفاده از پایتون، از جمله N-grams، مدل‌های مارکوف پنهان و PCFGs

پیش‌نیازهای دوره

• تجربه اولیه برنامه‌نویسی پایتون - آشنایی با توابع، حلقه‌ها و ساختارهای داده - نیازی به دانش پیشرفته پایتون نیست.
• درک مفاهیم پایه احتمال و آمار (میانگین، واریانس، توزیع‌ها) - ریاضیات سطح دبیرستان کافی است.
• یک کامپیوتر با پایتون 3.7+ نصب شده - تمام کتابخانه‌های مورد نیاز در بخش راه‌اندازی دوره پوشش داده خواهد شد.
• درک پایه از ساختارهای داده و الگوریتم‌ها - اگر بتوانید با لیست‌ها و دیکشنری‌ها در پایتون کار کنید، آماده‌اید.
• نیازی به تجربه قبلی در پردازش زبان طبیعی یا یادگیری ماشین نیست. ما از پایه شروع می‌کنیم.
• مبتدیان کامل خوش آمدند - هر مفهوم به صورت مرحله به مرحله با مثال‌های عملی و پروژه‌های هدایت شده توضیح داده می‌شود.

توضیحات دوره

شما قدرت پردازش زبان طبیعی (NLP) را با این دوره جامع و عملی که روی رویکردهای مبتنی بر احتمال با استفاده از پایتون تمرکز دارد، کشف می‌کنید. چه شما دانشمند داده، مهندس نرم‌افزار یا علاقه‌مند به یادگیری ماشین باشید، این دوره شما را از مبتدی به متخصص مطمئن در NLP از طریق پروژه‌های عملی و واقعی تبدیل خواهد کرد.

شما با تکنیک‌های اساسی پردازش متن شروع کرده و به طور تدریجی به مفاهیم پیشرفته مانند مدل‌های مارکوف پنهان، گرامرهای احتمالی بدون کانتکس و متدهای بیزی تسلط پیدا خواهید کرد. به جای دوره‌هایی که فقط مباحث سطح را آموزش می‌دهند، ما به عمق اصول احتمال که قدرت اپلیکیشن‌های مدرن NLP را می‌سازند، می‌پردازیم و در عین حال محتوا را قابل دسترسی و عملی نگه می‌داریم.

آنچه این دوره را متمایز می‌کند، رویکرد مبتنی بر پروژه آن است.

شما موارد زیر را خواهید ساخت:

• یک پایپ‌لاین کامل پردازش متن
• مدل‌های زبانی سفارشی با استفاده از N-grams
• تگ‌کننده‌های اجزای کلام با مدل‌های مارکوف پنهان
• سیستم‌های تحلیل احساسات برای نظرات تجارت الکترونیک
• مدل‌های شناسایی انتیتی نامگذاری شده با استفاده از رویکردهای احتمالی

از طریق پروژه‌های کوچکی که در هر بخش به دقت طراحی شده‌اند و یک پروژه نهایی جامع، شما با کتابخانه‌ها و فریمورک‌های ضروری NLP به تجربه عملی دست خواهید آورد. شما یاد می‌گیرید که مدل‌های احتمالی مختلف، از classifiers بیز ساده اولیه تا مدل‌سازی تاپیک پیشرفته با تخصیص پنهان دیریکله را پیاده‌سازی کنید.

در پایان دوره، شما یک پورتفولیوی قوی از پروژه‌های NLP و اعتماد به نفس لازم برای مواجهه با چالش‌های واقعی تحلیل متن را خواهید داشت. شما می‌آموزید نه تنها از ابزارهای محبوب NLP استفاده کنید، بلکه همچنین اصول احتمال پشت آنها را درک می‌کنید که به شما پایه‌ای قوی برای سازگاری با توسعه‌های جدید در این زمینه به سرعت در حال تحول خواهد داد.

چه شما به دنبال بهبود چشم‌انداز شغلی خود در علم داده، بهبود قابلیت‌های تحلیل متن سازمان‌ خود یا فقط درک ریاضیات پشت سیستم‌های مدرن NLP باشید، این دوره تعادل مناسبی بین تئوری و پیاده‌سازی عملی ارائه می‌دهد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان و تحلیلگران داده که می‌خواهند پردازش متن و تحلیل زبان طبیعی را به مهارت‌های خود اضافه کنند، به ویژه کسانی که با بازخورد مشتری یا تحلیل مستندات کار می‌کنند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که به دنبال انتقال به پردازش زبان طبیعی هستند، به ویژه کسانی که به ساخت ویژگی‌های تحلیل متن در اپلیکیشن‌های خود علاقه‌مند هستند.
• مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال تخصص در مدل‌های زبانی مبتنی بر احتمال و سیستم‌های طبقه‌بندی متن برای محیط‌های تولید هستند.
• دانشجویان و محققان در علوم کامپیوتر، زبان‌شناسی یا علم داده که می‌خواهند تجربه عملی با پیاده‌سازی‌های واقعی NLP و پروژه‌های واقعی کسب کنند.
• حرفه‌ای‌های هوش تجاری که نیاز دارند از داده‌ متنی، مانند نظرات مشتری، پست‌های رسانه‌های اجتماعی یا مستندات تجاری بینش‌های معناداری استخراج کنند.
• حرفه‌ای‌های صنعتی از هر زمینه‌ای که با داده‌ متنی کار می‌کنند و می‌خواهند تسک‌های تحلیل متن را، حتی با تجربه برنامه‌نویسی محدود، خودکار کنند.