Konu modelleme, metin analizi ve kelime gömme teknikleri ele alınır. LSA, LDA ve Word2Vec algoritmalarının uygulanması ve model çıktılarının değerlendirilmesi üzerinde durulur.
Uygulama odaklı çalışmalar ile metin verisinin analiz edilmesi, modellenmesi ve farklı iş senaryolarına uyarlanması hedeflenir.
Eğitim Süresi: 5 Gün
1. Giriş
- Gensim Nedir?
- Doğal Dil İşleme ve Vektör Tabanlı Modelleme
2. Kurulum ve Ortam Hazırlığı
- Gensim Kurulumu
- Gerekli Kütüphanelerin Yüklenmesi
3. Temel Kavramlar
- Tokenization
- Metin Temizleme ve Ön İşleme
- Bag of Words (BoW) Modeli
4. Word2Vec Modeli
- Word2Vec Mimarisinin Tanıtımı
- CBOW ve Skip-gram Teknikleri
5. Doc2Vec Modeli
- Doc2Vec Modeli ve Uygulamaları
- TaggedDocument Kullanımı
6. LDA (Latent Dirichlet Allocation) ile Konu Modelleme
- LDA Modeli Kurulumu
- Konu (Topic) Modelleme Süreci
7. Benzerlik Hesaplama ve Semantik Analiz
- Kelime ve Doküman Benzerlikleri
- Semantik Analiz Teknikleri
8. Gensim ile Büyük Veri İşleme
- Bellek Optimizasyonu
- Büyük Veri Setleri ile Çalışma
9. Model Değerlendirme ve İyileştirme
- Model Performansının Değerlendirilmesi
- Hiperparametre Optimizasyonu
10. Uygulama Projeleri
- Metin Sınıflandırma ve Kümeleme Projesi
- Doğal Dil İşleme Uygulamaları
11. Sık Karşılaşılan Sorunlar ve Çözümleri
- Model Eğitimi ile İlgili Yaygın Sorunlar
- Hata Ayıklama ve Çözüm Yöntemleri
12. Sonuç ve Özet
- Öğrenilen Bilgilerin Özetlenmesi
- İleri Düzey Proje Önerileri
