पायथन के साथ प्राकृतिक भाषा संसाधानName

भाषा डाटा के लिए अंतिम इंटरफेस है, लेकिन मानवीय पाठ को समझने के लिए कंप्यूटर को सिखाने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है. यह पाठ्यक्रम आपको पाठ संपादन के पूर्ण आधार से लेकर भाषा संपादन के लिए आधुनिक मशीन सीखने की तकनीकों तक मार्गदर्शन करता है. आप इस बात का एक ठोस सहज ज्ञान प्राप्त करेंगे कि कंप्यूटर कैसे शब्दों को गणितीय वेक्टर के रूप में प्रदर्शित करते हैं और आधुनिक गहरे सीखने की वास्तुकला अनुक्रम डेटा को कैसे संसाधित करती है। आप क्या सीखेंगे: - टोकनाइजेशन, स्टेमिंग तथा लेमेटाइजेशन सहित मूलभूत पाठ पूर्वप्रक्रिया तकनीक सीखें - क्लासिक टीएफ-आईडीएफ से लेकर आधुनिक वेक्टर एम्बेडिंग तथा सेमांटिक्स स्पेस तक शब्दों के प्रतिनिधित्व को समझें - पायथन का प्रयोग कर पाठ वर्गीकरण कार्य के लिए पुनरावृत्ति और संवहनी तंत्रिका नेटवर्क मॉडल बनाएँ - अनुवाद तथा मूल पाठ निर्माण के लिए अनुक्रम से अनुक्रम मॉडल कॉन्फ़िगर करें -आधुनिक ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर और पूर्व प्रशिक्षित भाषा मॉडल के मूल्‍यों का पता लगाएं। - लिखित कोड वॉकथ्रू और चरण-दर-चरण अभ्यास के जरिए व्यावहारिक डेटासेट में अपने कौशल को लागू करें यात्रा आवश्यक शब्दावली और पारंपरिक पाठ पूर्व-प्रक्रिया के साथ शुरू होती है, वेक्टर स्पेस, न्यूरल नेटवर्क और आधुनिक ट्रांसफॉर्मर आधारित मॉडल के माध्यम से आगे बढ़ने से पहले। प्रत्येक अवधारणा स्पष्ट, पढ़ने योग्य कोड कार्यान्वयन के साथ जोड़ी जाती है जिसका आप अध्ययन कर सकते हैं। यह पाठ्यक्रम शुरुआती डेवलपर्स, महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों और तकनीकी पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मशीन लर्निंग में पूर्व अनुभव की आवश्यकता के बिना एनएलपी को समझना चाहते हैं। पायथन के साथ एक बुनियादी परिचितता सहायक है लेकिन सख्ती से आवश्यक नहीं है। इसका उद्देश्य भाषा की शक्ति को बढ़ाना और भाषा के विकास को प्रोत्साहित करना है।