Python ile Makine Öğrenmesi ve NLP Temelleri

Veri bilimi ve doğal dil işleme doğru temel bilgi olmadan baskın hissedebilir. Bu metin tabanlı kurs, NLP için gerekli temel matematik, programlama ve makine öğrenimi ön koşulları aracılığıyla adım adım yol göstererek boşluğu doldurur. Bu dersi okuyarak, metin verilerinin nasıl işlendiği, vektörleştirildiği ve modellendiği hakkında sağlam bir anlayış edineceksiniz. Temel Python senaryolarını yazmaktan, dönüşüm mimarisi, vektör veritabanları ve geri alma-arttırılmış üretim (RAG) paternleri gibi gelişmiş kavramları anlamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Makine öğrenimi için doğrusal cebir, olasılık ve hesaplama dahil temel matematiksel kavramları anlamak. - Tipi ipuçları, yapılmış çevreler ve gelişmiş veri kütüphanelerini kullanarak temiz, modern Python kodu yazın. - Temizlemek, simgeselleştirmek ve analiz için metin verilerini hazırlamak için temel veri öncesi işleme tekniklerini uygulayın. - Metin sınıflandırma ve duygu analizi için klasik makine öğrenimi modelleri oluşturun ve eğitin. - Kelime gömülü, dönüşüm mimarisi ve vektör veritabanları da dahil olmak üzere modern NLP kavramlarını keşfedin. - Dil modeli çıktılarını artırmak için geri alma-arttırılmış nesil (RAG) paternlerini uygulayın. Ders, Python programlama temellerine geçmeden önce temel tanımlamalar ve anahtar matematiksel terminoloji ile başlar. Buradan, açık yazılı açıklamalar ve yapısal kod örnekleri yoluyla temel makine öğrenme algoritmaları, metin temsil teknikleri ve modern sinir ağı kavramlarını keşfedeceksiniz. Bu kurs, karmaşık ön koşullar olmadan NLP için makine öğrenimine yapısal, metin öncesi bir giriş yapmak isteyen yeni başlayanlar, umut verici veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Doğal dil işleme dünyasına yolculuğunuza başlayın ve temelleri bugün öğrenin.