Gensim Eğitimi

Temel ve İleri Düzey Modelleme Tekniklerini Öğretmek: Gensim ile Word2Vec, Doc2Vec ve LDA gibi teknikleri kullanarak metin verisi üzerinde çalışmayı öğretmek.
Verimli Büyük Veri Analizi: Bellek dostu büyük veri analizi yapabilme becerisi kazandırmak.
Doğal Dil İşleme Uygulamaları Geliştirmek: Gensim’i kullanarak çeşitli doğal dil işleme projeleri ve uygulamaları geliştirebilme yeteneği sağlamak.

Gensim Eğitim İçeriği

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