Perşembe, Ekim 22, 2020

Doğal Dil İşleme Alanında Uzmanlaşmak İçin İzlemeniz Gereken Yol!

Günümüzde yapay zekanın popülerliği arttıkça bu alandaki uygulamaların da popülerliği artmaya devam ediyor. Bu alanlardan en popülerlerden birisi ise şüphesiz doğal dil işlemedir. Doğal dil işleme ya da kısaca NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasına, yorumlamasına ve manipüle etmesine yardımcı olan bir yapay zeka dalıdır. NLP, insan iletişimi ve bilgisayar anlayışı arasındaki boşluğu doldurma arayışında bilgisayar bilimi ve hesaplamalı dilbilim de dahil olmak üzere birçok disiplinden yararlanır. İnternet üzerinde doğal dil işleme ile alakalı sayısız kaynak vardır, ancak bunların çoğu dağınık şekilde bulunuyor. Biz bu yazımızda, doğal dil işleme alanında uzmanlaşmak için izlemeniz gereken yolu anlatıyor olacağız.

Ön Gereklilikler ( İsteğe Bağlı)

Doğal dil işleme alanının derinliklerine dalmadan önce Python programlama diline ve veri bilimi konseptlerine aşina olmamız gerekiyor. Size vereceğimiz ön gereklilikleri önerilen sürede (haftada 6 saat) tamamlarsanız, makine öğreniminin yapı taşları ve Python’da nasıl programlanacağı hakkında fikriniz olacak.

Veri Bilimi için Python:

İstatistik:

Veri Hazırlama:

  • Eğitim ve Test:

Lineer (Doğrusal) Regresyon:

Lojistik Regresyon:

Karar Ağacı Algoritması:

K-fold Cross Validation:

Singular Value Decomposition (SVD):

Bravo! Eğer buraya kadar geldiyseniz doğal dil işleme alanına giriş yapmanız için gerekli olan ön gereksinimleri artık biliyorsunuz. Bir sonraki adıma geçebiliriz.

Metin Verileri ile Ön İşleme Teknikleri

doğal-dil-işleme-alanında-uzmanlaşmak-metin-veri

Birçok Farklı Kaynaktan Metin Verisi Yükleme:

Regular Expression:

Metin Ön İşleme:

Exploratory Data Analysis (EDA):

Bu eğitimin sonunda öğrendiklerinizi kullanarak basit bir veri seti üzerinde proje geliştirebilirsiniz. Bir sonraki adıma geçebiliriz.

Hesaplamalı Dilbilim ve Kelime Vektörleri

doğal-dil-işleme-alanında-uzmanlaşmak-kelime-vektörü

Bu bölümde, metinlerden önemli bilgileri çıkarmak için İngilizce dilbilgisinden nasıl yararlanıldığını öğreneceksiniz. Ayrıca metinden özellikler oluşturmak için gelişmiş bir teknik olan kelime vektörleriyle de tanışmış olacaksınız.

Dilsel Özellikleri Çıkartmak:

  • spaCy Kullanarak Part-of-Speech Tagging
  • spaCy Kullanarak Named Entity Recognition
  • Stanford’dan Dependency Parsing

Vektör Uzayında Metin Gösterimi:

Topic Modelling:

Bilgi Çıkarma:

Bu adımın sonunda kelime vektörlerini kullanarak bir duygu analizi modeli oluşturabilirsiniz. Bunun için Kaggle üzerindeki veri setini kullanabilirsiniz.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, NLP’deki son gelişmelerin ve atılımların merkezinde yer almaktadır. Google’ın BERT’sinden OpenAI’nin GPT-3’üne kadar, her NLP meraklısı en azından bu son teknoloji NLP çerçevelerini güçlendirmek için derin öğrenmenin nasıl çalıştığına dair temel bir anlayışa sahip olmalıdır. Bu bölümde derin öğrenme ile ilgili kavramlara, algoritmalara ve araçlara odaklanacaksınız.

Nöral Ağlar:

Optimizasyon Algoritmaları:

Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN’ler) ve LSTM:

PyTorch’a Giriş:

NLP için Derin Öğrenme Modelleri

Derin öğrenme hakkında bilgi sahibi olduktan sonra sıradaki bölüm, derin öğrenmenin NLP bağlamında nasıl kullanıldığı.

Metin Sınıflandırması için Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN’ler):

NLP için CNN Modelleri:

Bu bölüm sonunda LSTM kullanarak bir metinde named entity recognition modeli oluşturun. Veri setini buradan alabilirsiniz. Bir sonraki bölümümüzde ise, sequential modelling (sıralı modelleri) öğreniyoruz olacağız.

Sequential Modelling (Sıralı Modelleme)

Bu bölümde, dizileri girdi ve / veya çıktı olarak ele alan sıralı modelleri kullanmayı öğreneceksiniz.

Dil Modelleme:

  • Standford’dan Dil Modelleri ve RNN’ler:

Sequence-to-Sequence Modeling:

Bu bölümün sonunda otomatik tamamlama sistemi oluşturmak için Enron Email veri kümesinde bir dil modeli eğitin.

NLP’de Transfer Öğrenimi

Transfer öğrenimi, bir görev için geliştirilen bir modelin ikinci bir görevdeki model için başlangıç ​​noktası olarak yeniden kullanıldığı bir makine öğrenimi yöntemidir. Bu NLP alanındaki son teknolojilerden birisidir.

ULMFiT:

Transformers:

Önceden Eğitilmiş Büyük Dil Modelleri (BERT ve GPT-2):

Önceden Eğitilmiş Modellerin İnce Ayarlanması:

Sohbet Robotları ve Ses İşleme

Son bölümümüzde ise chatbot nasıl yapılır, bunu öğreneceksiniz.

Chatbots:

  • Rasa Masterclass

Ses İşleme:

Ve NLP yolculuğunun sonuna geldik. Size bu yazımızda doğal dil işleme alanında uzmanlaşmak için izlemeniz gereken gerekli yolu açıklamaya çalıştık.

Bugün En Çok Okunanlar

Google yapay zeka destekli fotoğraf baskı hizmetini yeniden açıyor

Google, yapay zeka tabanlı Fotoğraflar baskı hizmetini geri getirme sözünü yerine getirdi ve bu sefer daha uygun fiyatlı. Yaklaşan premium baskı serisinde bir kez daha makine öğreniminin her...

Instagram müşteri hizmetleri için bot devreye giriyor

Facebook, Instagram mesajları için Messenger API desteğini test ediyor. Facebook, Messenger API'sine Instagram için destek ekliyor . Bu, markaların ve işletmelerin Instagram mesajlarını üçüncü taraf...

Tesla Model 3 2021 yenilemesi iyileştirmeler sunuyor

Uzun Menzilli Çift Motorlu versiyon, 353 mil (tahmini) menzile 30 mil artış sağladı. Tesla'nın 2021 Model 3 ve Model...

Doğal Dil İşleme Alanında Uzmanlaşmak İçin İzlemeniz Gereken Yol!

Günümüzde yapay zekanın popülerliği arttıkça bu alandaki uygulamaların da popülerliği artmaya devam ediyor. Bu alanlardan en popülerlerden birisi ise şüphesiz doğal dil...

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen adınızı buraya girin