डाटा विज्ञान के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

रॉ टेक्स्ट डेटा हर जगह है, लेकिन अव्यवस्थित भाषा को कार्यात्मक अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए विशेष डेटा विज्ञान कौशल की आवश्यकता होती है। आप मूल भाषाई अवधारणाओं को समझने से लेकर परिष्कृत मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क मॉडल को लागू करने तक प्रगति करेंगे जो पाठ को वर्गीकृत कर सकते हैं, भावनाओं का विश्लेषण कर सकते हैं और संदर्भ-जागरूक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकते हैं। आप क्या सीखेंगे: - टोकनाइजेशन, स्टॉप-वर्ड रिमूवमेंट और टेक्स्ट नॉर्मलाइजेशन सहित मूलभूत एनएलपी अवधारणाओं को समझें - पाठ को संख्यात्मक रूप से प्रदर्शित करने के लिए TF-IDF तथा शब्द एम्बेडिंग जैसी वेक्टराइजेशन तकनीकों को लागू करें -भावना विश्लेषण और पाठ वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण और प्रशिक्षण - जटिल भाषा कार्यों के लिए गहरे सीखने की वास्तुकला और आधुनिक ट्रांसफॉर्मर मॉडल का पता लगाएं -आधारभूत पुनर्प्राप्ति-विस्‍तृत पीढ़ी (आरएजी) कार्यप्रणाली और शीघ्र इंजीनियरिंग सिद्धांतों को लागू करना -प्रतीकता, याददाश्त और एफ1-स्कोर जैसे उद्योग मानक मापदंडों का उपयोग करके एनएलपी मॉडल प्रदर्शन का आकलन करें इस पाठ्यक्रम में, आप मशीन लर्निंग वर्गीकरण, गहरे सीखने के मॉडल और आधुनिक ट्रांसफॉर्मर आधारित अनुप्रयोगों में व्यवस्थित रूप से जाने से पहले आवश्यक शब्दावली और पाठ-सफाई के आधारों के साथ शुरू करेंगे। यह पाठ्यक्रम उन महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों, डेवलपर्स और विश्लेषणात्मक विचारकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए नए हैं और जटिल पूर्व शर्तों के बिना एक स्पष्ट, चरण-दर-चरण परिचय चाहते हैं। आज के समय में भाषा विज्ञान के अध्ययन में भाषाविज्ञान की अनेक शाखाओं का विकास हुआ है।