এনএলপি ভিত্তি: শ্রেণীবিন্যাস এবং ভেক্টর স্পেস

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তির সাথে আমাদের যোগাযোগের মাধ্যমকে এমন এক তথ্যে পরিণত করে যা মেশিন বুঝতে পারে। এই কোর্সটি শুরুর দিকের শিক্ষার্থীদের জন্য একটি পরিষ্কার পথ প্রদান করে যা তারা টেক্সটকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য এবং শব্দের মধ্যে সম্পর্ক চিহ্নিত করার জন্য ব্যবহার করতে পারে। আপনি মৌলিক ভাষাবিজ্ঞান থেকে কার্যকরী মডেল তৈরির দিকে অগ্রসর হবেন যা অনুভূতি সনাক্ত করতে এবং ভাষার মধ্যে অনুবাদ করতে পারবে। এই কোর্স শেষে আপনি শব্দকে গাণিতিক ভেক্টর হিসেবে উপস্থাপন করতে পারবেন এবং বাস্তব-বিশ্বের টেক্সট বিশ্লেষণ সমস্যা সমাধানের জন্য এই উপস্থাপনাগুলি ব্যবহার করতে পারবেন। আপনি কি শিখবেন: - প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং ভেক্টর গণিতের মৌলিক শব্দভাণ্ডার বুঝতে পারবেন - টেক্সট ডাটা উপর অনুভূতি বিশ্লেষণ করতে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং Naive Bayes প্রয়োগ করুন - শব্দের মধ্যে অর্থগত মিল এবং সম্পর্ক চিহ্নিত করতে ভেক্টর স্পেস মডেল ব্যবহার করুন - জটিল টেক্সট তথ্যকে সরল করার জন্য প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ব্যবহার করে মাত্রার হ্রাস অনুশীলন করুন - বর্তমানে ব্যবহৃত বড় ভাষার মডেলে ব্যবহৃত আধুনিক শব্দ অন্তর্ভুক্তির প্যাটার্ন পর্যবেক্ষণ করুন - দক্ষ টেক্সট উদ্ধারের জন্য প্রায় k-নিকটতম প্রতিবেশী এবং স্থানীয়-সংবেদনশীল হ্যাশিং বাস্তবায়ন করুন এই কোর্সটি প্রাথমিক সংজ্ঞা এবং টেক্সট প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ মেকানিক্সের সাথে শুরু হয়, এরপর প্রয়োগমূলক শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম এবং ভেক্টর স্পেস তত্ত্বের দিকে যাওয়া হয়। আপনি বিস্তারিত ব্যাখ্যা পড়বেন এবং আপনার জ্ঞানকে কোড লেখার অনুশীলনের মাধ্যমে প্রয়োগ করবেন, যা মূলত এনএলপি যুক্তিবিদ্যাকে কেন্দ্র করে। এই কোর্সটি ডেটা বিজ্ঞান বা মেশিন লার্নিং-এ আগ্রহী প্রারম্ভিকদের জন্য তৈরি করা হয়েছে। এনএলপি-র সাথে পূর্বের অভিজ্ঞতার কোন প্রয়োজন নেই। আজই ভাষা প্রযুক্তির জগতে আপনার যাত্রা শুরু করুন।