Keras और Python के साथ Text Classification

Text डेटा हर जगह मौजूद है, लेकिन कच्चे टेक्स्ट को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए विशेष machine learning तकनीकों की आवश्यकता होती है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको विश्वसनीय text classification सिस्टम बनाने के लिए natural language processing (NLP) के मूलभूत सिद्धांतों के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप व्यावहारिक मॉडल कार्यान्वयन पर आगे बढ़ने से पहले मूल अवधारणाओं और मूलभूत शब्दावली के साथ शुरुआत करेंगे। सीखें कि शब्दों को संख्यात्मक अभ्यावेदन में कैसे बदला जाए, ठोस आधारभूत मॉडल कैसे स्थापित किए जाएं, और deep learning आर्किटेक्चर तक कैसे विस्तार किया जाए। आप क्या सीखेंगे: मूलभूत NLP शब्दावली, टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग और टोकनाइजेशन तकनीकों को समझें; scikit-learn और logistic regression का उपयोग करके baseline classification मॉडल बनाएं; टेक्स्ट को संख्यात्मक रूप से दर्शाने के लिए bag-of-words मॉडल को लागू करें; Keras का उपयोग करके sentiment analysis के लिए deep learning मॉडल डिज़ाइन और प्रशिक्षित करें; अर्थगत अर्थ को पकड़ने के लिए word embeddings जैसी आधुनिक प्रथाओं को लागू करें; बेहतर सटीकता के लिए अपने टेक्स्ट क्लासिफायर्स का मूल्यांकन और ठीक से ट्यून करें। कोर्स आवश्यक परिभाषाओं और सरल वैश्वीकरण विधियों के साथ शुरू होता है, फिर पारंपरिक machine learning क्लासिफायर्स के माध्यम से कदम-दर-कदम आगे बढ़ता है, और Keras में न्यूरल नेटवर्क बनाने के साथ समाप्त होता है। यह कोर्स उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें Python प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ है और जो बिना किसी पूर्व machine learning अनुभव के natural language processing के क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं। text classification के आवश्यक तत्वों में महारत हासिल करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।