Uygulamalı Makine Öğrenmesi: NLP ve Flask Web Uygulaması Yönetimi

Metin verilerinin gücünü açığa çıkarın ve makine öğrenme modellerini web'de nasıl hayata geçireceğinizi öğrenin. Bu metin tabanlı kurs, temel makine eğitim kavramlarından interaktif metin işleme uygulamalarının inşası ve dağıtımına kadar sizi yönlendirir. Temel Python scriptleri yazmaktan, NLP boru hatlarını geliştirmeye ve bunları işlevsel web hizmetleri olarak dağıtmaya geçiş yapacaksınız. Açık yazılı açıklamalar, yapısal kod yürüyüşleri ve pratik egzersizler yoluyla, doğal dil işleme ve web entegrasyonunun temel tekniklerini öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: 1) Temel makine öğrenimi kavramları, NLP terminolojisi ve temel metin öncesi işleme çalışma akışları. 2) Düzenli ifadeler, simgeleştirme, durdurma kelimesi kaldırma ve lemmatizasyon kullanarak metin verilerini temizleyin ve hazırlayın. 3) Naive Bayes, TextBlob ve Vader kullanarak duygu analizi modelleri oluşturun ve değerlendirin. 4) Metin benzerlik ölçütlerini kullanarak sıfırdan bir içerik tabanlı film öneri motoru geliştirin. 5) Flask çerçevesini kullanarak modellerinize hizmet etmek için hafif web uygulamaları ayarlayın ve yapın. 6) Makine öğrenme kodunuzun üretime hazır olmasını sağlamak için modern Python paketleme ve temiz kodlama standartlarını uygulayın. Kurs, duygu sınıflandırma ve tavsiye algoritmalarına geçmeden önce temel tanımlamalar ve metin işleme temelleriyle başlar. Son olarak, bu modelleri bir Flask web uygulamasına nasıl paketleyeceğinizi ve kodınızı modern Python en iyi uygulamalarını kullanarak nasıl yapacağınızı keşfedeceksiniz. Bu ders, makine öğrenimi modellerini nasıl dağıtacağını öğrenmek isteyen umut vadeden veri bilimcileri, web geliştiriciler ve programlamaya yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. NLP veya Flask ile önceden tecrübe edinmek gerekmez, ancak Python' a temel bir aşinalık yararlıdır. İlk metin analizi web uygulamalarınızı oluşturmak ve dağıtmak için bugün okumaya başlayın.