Derinlemesine Python 4 : AI Natural Language Processing
Artificial Intelligence; NLTK, Spacy, Gensim ile NLP; Sklearn, Tensorflow & Keras ile Machine Learning - Text Features
Ratings 3.76 / 5.00
What You Will Learn!
- NLP (Natural Language Processing - Doğal Dil Süreçleme) ile Yapay Zeka ve Veri Bilimi alanında yazı türü verilerle çalışma.
Description
Bu kitapta Python ile Artificial Ingelligence (Yapay Zeka) ve Natural Language Processing (Doğal Dil Süreçleme) anlatılmaktadır. NLTK ile konular işlenmekte, Spacy & Gensim gibi seçenekler de anlatılmaktadır. Corpus (Bütünce/Derlem), N-Grams (N-Basıçlar), Parts Of Speech (Sözcük Türleri), Bag of Words (Sözcük Torbası) gibi konular kapsanmaktadır. Yazı özelliklerinin sökülmesi gibi Machine Learning konuları da içerikte yer almaktadır. Skit-Learn, TensorFlow & Keras araçlarının yazı ile ilgili kesimleri açıklanmaktadır.
Eğitim, doğal dil süreçleme işlevlerini kapsadığı gibi yazı türü verilerin yapay zeka için hazırlanması anlamına gelen yazı özellik sökme (text feature extraction) konularını da içermektedir. Bir yönüyle yapay zekanın yazı türü veriler için uygulanması anlamında ileri bir konusu olarak işlev görmektedir.
Eğitim tümüyle uygulamaları olarak yapılmaktadır. Kuramsal/Teorik konular yeri geldikçe, özet olarak verilmektedir. Python dilindeki betikliklerle yazı türü verilerle yapay zeka uygulamalarının nasıl geliştirildiği anlatılmakta; kullanılan algoritmaların nasıl geliştirildiği ve nasıl çalıştığı konusu, yalnızca onları kullanabilmek için gerektiği ölçüde anlatılmaktadır. Her yöntemin ya da algoritmanın çalışması kendi başına, bilgisayar bilimi ve matematiğin konusu olduğu için burada çok ayrıntılı olarak gösterilmemektedir.
Eğitimde Python dili ve Veri Bilimi (Data Science) en başından anlatılmamakta, temel düzeyde bilindiği var sayılmaktadır. Öte yandan bu konular yeri geldikçe uygulama olarak gösterildiği için, bu eğitimle Python ve Veri Bilimi bilgilerinin ilerletilmesi sağlanmaktadır. Bu nedenle, yapay zekayla ilgilenmeyenleri de Python dilini geliştirmek için bu eğitimi almalarını öneriyoruz. Başlardaki doğal dil süreçleme konuları için yapay zeka ya da makine öğrenmesi bilgileri gerekmese de son bölümde bu konulara girildiği için Machine Learning konusu, an azından temel düzeyde bilinmesi yararlı olur.
Eğitimdeki örnekleri GitHub sitesinde godoro-education kullanıcısı altında python-natural-language-processing adlı depoya katıldıktan sonra görebilirsiniz.
Who Should Attend!
- Veri Bilimi ve Yapay Zeka konusunda doğal diller ve yazı türü verilerle çalışmak isteyenler. Makine Öğrenmesi bilgisini bu alanlarda geliştirmek isteyenler.
