Lerne Machine Learning, SpaCy, NLTK, SciKit-Learn, Deep Learning, und mehr für Natural Language Processing
What you'll learn
Lerne, wie man in Python mit Textdateien arbeitet
Lerne, wie man in Python mit PDF-Dateien arbeitet
Verwende Regular Expressions für Mustersuche im Text
Verwende SpaCy für ultra schnelle Tokenisierung
Erfahre mehr über Stemming und Lemmatisierung
Verstehe Wortschatz-Abgleich mit SpaCy
Verwende Part of Speech Tagging, um Rohtext-Dateien automatisch zu verarbeiten
Verstehe Named Entity Recognition
Visualisiere POS und NER mit SpaCy
Verwende SciKit-Learn zur Textklassifizierung
Verwende Latent Dirichlet Allocation für Themenmodellierung (Topic Modelling)
Erfahre mehr über Non-negative Matrix Factorization
Verwende den Algorithmus Word2Vec
Verwende NLTK für Stimmungsanalysen
Verwende Deep Learning, um deinen eigenen Chat Bot zu erstellen
Requirements
Beherrsche die Grundlagen von Python
Habe die Rechte, Python Packages auf dem Computer zu installieren
Internetverbindung
Description
Willkommen zum Natural Language Processing Kurs! Dieser Kurs wurde als deine vollständige Online-Anleitung entworfen, um dir die Verwendung von Natural Language Processing mit der Programmiersprache Python zu erklären. "Es wird alles sehr verständlich erklärt und die Stimme ist sehr angenehm." (★★★★★L. Lafleur)Wir beginnen mit den Grundlagen, du wirst lernen wie man Text- und PDF-Dateien mit Python öffnet und damit arbeitet, und lernen wie man Regular Expressions verwendet, um nach benutzerdefinierten Mustern innerhalb von Textdateien zu suchen. Danach sehen wir uns die Grundlagen von Natural Language Processing an. Dafür werden wir die Natural Language Toolkit Bibliothek für Python verwenden, sowie die neueste Version der SpaCy Bibliothek für schnelle Tokenisierung, Parsing, Entity Recognition und Lemmatisierung von Text. Du wirst fundamentale NLP Konzepte verstehen, wie zum Beispiel Wortstammerkennung (Stemming), Lemmatisierung, Stopp-Wörter, Phrasenabgleich, Tokenisierung und mehr! Danach schauen wir uns Part-of-Speech Tagging an, wobei deine Python Skripte in der Lage sein werden, Wörter im Text automatisch den zugehörigen Sprachbestandteilen (z.B. Nomen, Verben und Adjektive) zuzuordnen, was ein wesentlicher Bestandteil beim Erstellen intelligenter Sprachsysteme ist. Wir werden auch mehr über Named Entity Recognition erfahren, was es deinem Code möglich macht, Konzepte wie Geld, Zeit, Unternehmen, Produkte und mehr zu verstehen, nur auf Basis der Textinformation.Durch aktuellste Visualisierungs-Bibliotheken können wir diese Beziehungen in Echtzeit beobachten. Dann werden wir dazu übergehen, Machine Learning mit Scikit-Learn zu verstehen, um Textklassifizierung auszuführen. Unter anderem werden wir die automatische Erstellung von Machine Learning Systemen behandeln, die positive von negativen Filmkritiken unterscheiden können, oder Spam von echten Emails.Wir werden dieses Wissen weiter vertiefen und durch komplexere unüberwachte Lernmethoden für NLP, wie Themenmodellierung, wobei unsere Machine Learning Modelle Themen und grobe Konzepte aus rohen Textdaten herausarbeiten können. Dieser Kurs deckt auch fortgeschrittene Themen ab, wie die Stimmungsanalyse von Text mit der NLTK Bibliothek, und die Erstellung von semantischen Wortvektoren mit dem Algorithmus Word2Vec.In diesem Kurs gib es einen ganzen Abschnitt für aktuellste fortgeschrittene Themen, wie Deep Learning zur Erstellung deines eigenen Chat Bots! All das bekommst du mit einer 30 Tage Geld-zurück-Garantie, daher kannst du den Kurs risikofrei ausprobieren! Worauf wartest du noch? Wir sehen uns im Kurs,René
Who this course is for
Python Entwickler, die sich für die Verwendung von Natural Language Processing interessieren
