Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus NLP

Training Machine Learning | NLP – Natural Language Processing Python

Pelajari cara menggunakan Machine Learning, Spacy, NLTK, SciKit-Learn, Deep Learning, dan lainnya untuk melakukan Pemrosesan Bahasa Alami

Apa yang akan Anda pelajari

  • Belajar bekerja dengan File Teks dengan Python
  • Pelajari cara bekerja dengan file PDF dengan Python
  • Manfaatkan Ekspresi Reguler untuk pencarian pola dalam teks
  • Gunakan Spacy untuk tokenisasi sangat cepat
  • Pelajari tentang Stemming dan Lemmatisasi
  • Pahami Vocabulary Matching dengan Spacy
  • Gunakan Part of Speech Tagging untuk memproses file teks mentah secara otomatis
  • Memahami Pengakuan Entitas Bernama
  • Visualisasikan POS dan NER dengan Spacy
  • Gunakan SciKit-Learn untuk Klasifikasi Teks
  • Gunakan Alokasi Dirichlet Laten untuk Pemodelan Topik
  • Pelajari tentang Faktorisasi Matriks Non-negatif
  • Gunakan algoritma Word2Vec
  • Gunakan NLTK untuk Analisis Sentimen
  • Gunakan Deep Learning untuk membuat bot obrolan Anda sendiri

Keterangan

Selamat datang di kursus Pemrosesan Bahasa Alami! Kursus ini dirancang untuk menjadi sumber daya lengkap Anda untuk mempelajari cara menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami dengan bahasa pemrograman Python.

Dalam kursus ini kami akan membahas semua yang perlu Anda pelajari untuk menjadi praktisi NLP dengan Python.

Kita akan mulai dengan dasar-dasarnya, mempelajari cara membuka dan bekerja dengan file teks dan PDF dengan Python, serta mempelajari cara menggunakan ekspresi reguler untuk mencari pola khusus di dalam file teks.

Setelah itu kita akan mulai dengan dasar-dasar Pemrosesan Bahasa Alami, menggunakan pustaka Natural Language Toolkit untuk Python, serta pustaka Spacy yang canggih untuk tokenisasi ultra cepat, penguraian, pengenalan entitas, dan lemmatisasi teks.

Kami akan memahami konsep dasar NLP seperti stemming, lemmatization, stop word, pencocokan frasa, tokenisasi, dan banyak lagi!

Selanjutnya kita akan membahas penandaan Part-of-Speech, di mana skrip Python Anda akan dapat secara otomatis menetapkan kata-kata dalam teks ke bagian ucapan yang sesuai, seperti kata benda, kata kerja, dan kata sifat, bagian penting dalam membangun sistem bahasa yang cerdas.

Kita juga akan belajar tentang pengenalan entitas bernama, yang memungkinkan kode Anda memahami konsep seperti uang, waktu, perusahaan, produk, dan lainnya secara otomatis hanya dengan menyediakan informasi teks.

Melalui perpustakaan visualisasi yang canggih, kami akan dapat melihat hubungan ini secara real time.

Kemudian kita akan beralih ke pemahaman pembelajaran mesin dengan Scikit-Learn untuk melakukan klasifikasi teks, seperti membangun sistem pembelajaran mesin secara otomatis yang dapat menentukan ulasan film positif versus negatif, atau spam versus pesan email yang sah.

Kami akan memperluas pengetahuan ini ke metode pembelajaran tanpa pengawasan yang lebih kompleks untuk pemrosesan bahasa alami, seperti pemodelan topik, di mana model pembelajaran mesin kami akan mendeteksi topik dan konsep utama dari file teks mentah.

Kursus ini bahkan mencakup topik tingkat lanjut, seperti analisis sentimen teks dengan perpustakaan NLTK, dan membuat vektor kata semantik dengan algoritme Word2Vec.

Termasuk dalam kursus ini adalah seluruh bagian yang dikhususkan untuk topik-topik lanjutan yang canggih, seperti menggunakan pembelajaran mendalam untuk membuat bot obrolan kita sendiri!

Sampai jumpa di dalam kursus,

Untuk siapa kursus ini:

  • Pengembang Python tertarik mempelajari cara menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami.
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Unity

Training Unity | Complete C# Masterclass

Pelajari Pemrograman C# – WPF, Database, Linq, Koleksi, Pengembangan Game dengan Unity.┬áPengujian Unit TDD Yang …

Kursus Unreal Engine

Training Unreal | Unreal Engine 5 Blueprints: Multiplayer Shooter (FPS)

Buat penembak orang pertama multipemain lengkap dari awal menggunakan Cetak Biru Unreal Engine 5. Yang …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *