इसे वास्तव में पसंद किया। दिए गए उदाहरण अवधारणाओं को समझने में बहुत मददगार थे। निश्चित रूप से मेरे पैसे का मूल्य मिला।
Python के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: SpaCy, NLTK, और डीप लर्निंग
Python, SpaCy, और NLTK का उपयोग करके भावना विश्लेषण (sentiment analysis), स्पैम पहचान (spam detection), और टेक्स्ट वर्गीकरण (text classification) के लिए टेक्स्ट प्रोसेसिंग में महारत हासिल करें और मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं।
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इस कोर्स के बारे में
टेक्स्ट डेटा हर जगह है, लेकिन कच्चे, असंरचित टेक्स्ट को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि (actionable insights) में बदलने के लिए विशेष तकनीकों की आवश्यकता होती है। यह लिखित कोर्स आपको Python का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (Natural Language Processing - NLP) की मूलभूत अवधारणाओं के माध्यम से मार्गदर्शन करता है, जो आपको कच्चे टेक्स्ट से लेकर इंटेलिजेंट वर्गीकरण मॉडल तक ले जाता है।
आप बुनियादी टेक्स्ट हेरफेर (text manipulation) को समझने से लेकर वास्तविक दुनिया के कार्यों के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल को तैनात (deploy) करने तक प्रगति करेंगे। स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरणों और संरचित कोड उदाहरणों के माध्यम से काम करके, आप सीखेंगे कि टेक्स्ट को कैसे साफ किया जाए, प्रमुख विशेषताओं को कैसे निकाला जाए, और भावना विश्लेषण (sentiment analysis), स्पैम पहचान (spam detection), और सूचना निष्कर्षण (information extraction) के लिए वर्गीकरण पाइपलाइन कैसे बनाई जाए।
आप क्या सीखेंगे:
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए तैयार करने हेतु NLTK और SpaCy का उपयोग करके कच्चे टेक्स्ट डेटा को साफ और प्रीप्रोसेस करें।
- TF-IDF, Word2Vec, GloVe, और आधुनिक सिमेंटिक एम्बेडिंग (semantic embeddings) जैसी तकनीकों का उपयोग करके टेक्स्ट को संख्यात्मक प्रतिनिधित्व (numerical representations) में बदलें।
- Scikit-Learn का उपयोग करके भावना विश्लेषण (sentiment analysis), स्पैम पहचान (spam detection), और दस्तावेज़ वर्गीकरण (document categorization) के लिए टेक्स्ट वर्गीकरण मॉडल बनाएं और उनका मूल्यांकन करें।
- टेक्स्ट डेटा में अनुक्रमिक पैटर्न (sequential patterns) को कैप्चर करने के लिए LSTMs सहित डीप लर्निंग आर्किटेक्चर को लागू करें।
- रिज्यूमे पार्सिंग (resume parsing) जैसे व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए संस्थाओं (entities) और कीवर्ड जैसे संरचित जानकारी निकालें।
- समझें कि आधुनिक ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल मूलभूत NLP तकनीकों पर कैसे आधारित हैं।
यह कोर्स मशीन लर्निंग पाइपलाइन और डीप लर्निंग आर्किटेक्चर में आगे बढ़ने से पहले मुख्य टेक्स्ट प्रोसेसिंग और Python की मूलभूत बातों से शुरू होता है। आप व्यावहारिक टेक्स्ट वर्गीकरण वर्कफ़्लो को चरण-दर-चरण जानेंगे, जिससे सिद्धांत और कार्यान्वयन दोनों की ठोस समझ सुनिश्चित होगी।
Python में बुनियादी रुचि रखने वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया, इस कोर्स के लिए डेटा साइंस या मशीन लर्निंग में किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
टेक्स्ट डेटा की शक्ति को अनलॉक करने और अपना पहला NLP मॉडल बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (4)
जानकारीपूर्ण और अच्छी तरह से व्यवस्थित। बाद के मॉड्यूल में अधिक विविध उदाहरणों से लाभान्वित हो सकता था।
एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।
सच कहूँ तो, यह थोड़ा नीरस लगा। उदाहरण हमेशा सबसे प्रासंगिक नहीं थे, जिससे कुछ मॉड्यूल के माध्यम से लगे रहना मुश्किल हो गया।
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2. भाषा के प्रयोग के आधार :- भाषा के प्रयोग के आधार निम्नलिखित हैं।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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