Spacy Eğitimi

SpaCy Eğitimi, yüksek performanslı doğal dil işleme (NLP) uygulamaları geliştirmek isteyen kurumlara yönelik olarak hazırlanmıştır. Bu eğitimde katılımcılar; metin ayrıştırma, varlık tanıma (NER), sözcük türü etiketleme, anlamsal benzerlik ve özel model eğitimi gibi konuları Python tabanlı spaCy kütüphanesi ile uygulamalı olarak öğrenir.

Spacy Eğitim İçeriği

Eğitim Süresi: 4 Gün

Gün 1:  Giriş

  • SpaCy nedir ve ne için kullanılır?
  • SpaCy kurulumu ve temel yapı
  • Temel metin işleme (tokenization, lemmatization)

Gün 2: Veri Hazırlığı ve Temel Analizler

  • Veri setlerini yüklemek ve temizlemek
  • Part of Speech (POS) tagging
  • Named Entity Recognition (NER)

Gün 3: İleri Seviye Analizler

  • Bağımlılık çözümlemesi (Dependency Parsing)
  • Similarity ve vektör temsilleri
  • Özelleştirilmiş model oluşturma

Gün 4: Model Eğitimi ve Uygulama

  • SpaCy ile model eğitimi
  • Model test etme ve doğrulama