Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  • Verstehen Sie die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ihre Bedeutung für die Datenwissenschaft.
  • Erfahren Sie, wie NLP mithilfe von Rechenmodellen bei der Analyse und Interpretation der menschlichen Sprache hilft.
  • Überblick über die wichtigsten Techniken, die in der NLP verwendet werden, einschließlich Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung.
Textvorverarbeitung und Feature-Engineering
  • Lernen Sie die wesentlichen Schritte der Textvorverarbeitung kennen, wie z. B. Textbereinigung, Entfernen von Stoppwörtern und Umgang mit Interpunktion.
  • Erkunden Sie Verfahren zur Merkmalsextraktion wie Bag-of-Words (BoW), Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) und Worteinbettungen.
  • Verstehen Sie die Rolle von Wortvektoren und wie sie Textdaten für Algorithmen des maschinellen Lernens darstellen.
Modelle des maschinellen Lernens für NLP
  • Lernen Sie, wie Sie Algorithmen des maschinellen Lernens wie Naive Bayes, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines auf NLP-Aufgaben anwenden.
  • Erkunden Sie Textklassifizierungstechniken für Aufgaben wie Spam-Erkennung, Stimmungsanalyse und Themenmodellierung.
  • Verstehen Sie, wie NLP-Modelle trainiert und bewertet werden und wie ihre Leistung verbessert werden kann.
Deep Learning für NLP
  • Tauchen Sie ein in Deep-Learning-Techniken, die in NLP verwendet werden, wie z. B. rekurrente neuronale Netze (RNN) und Transformatoren.
  • Lernen Sie fortgeschrittene NLP-Modelle wie Long Short-Term Memory (LSTM) und Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) kennen.
  • Praktische Erfahrung mit der Implementierung von Deep-Learning-Modellen für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung und Textgenerierung.
Anwendungen von NLP in der Datenwissenschaft
  • Erkunden Sie reale Anwendungen von NLP in verschiedenen Branchen, wie Chatbots, Automatisierung des Kundendienstes und Stimmungsanalyse.
  • Erfahren Sie, wie NLP zur Analyse großer Mengen von Textdaten, wie Social-Media-Posts, Produktbewertungen und Kundenfeedback, eingesetzt werden kann.
  • Studieren Sie Fallbeispiele, in denen NLP zur Lösung geschäftlicher Herausforderungen und zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten eingesetzt wurde.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht die Analyse unstrukturierter Daten durch maschinelle Lernmodelle und Deep-Learning-Techniken.