NLP boru hattı: temizlik, vektörleme, model ve değerlendirme akışı
NLP Boru Hattı Süreci
NLP (Doğal Dil İşleme) boru hattı, metin verilerini işlemek için izlenen adımları içerir. Aşağıda bu adımlar sıralanmıştır:- Temizlik: Verinin gereksiz unsurlardan arındırılması.
- Özel karakterlerin kaldırılması
- Büyük harflerin küçük harfe dönüştürülmesi
- Durak kelimelerin (stop words) çıkarılması
- Vektörleme: Metin verilerinin sayısal hale dönüştürülmesi.
- Bag of Words (BoW)
- Tf-idf (Term frequency-inverse document frequency)
- Word Embeddings (ör. Word2Vec, GloVe)
- Model: Veriler üzerinde makine öğrenimi veya derin öğrenme modellerinin uygulanması.
- Regresyon modelleri
- Karar ağaçları
- Sinir ağları
- Değerlendirme: Modelin başarımının ölçülmesi.
- Doğruluk (Accuracy)
- Kesinlik (Precision)
- Çekme oranı (Recall)
- F1 skoru
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- TF-IDF ve word2vec/doc2vec farkları ve kullanım alanları
- Özellik ölçekleme: standardizasyon, normalizasyon ve robust scaler farkları
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) tespit yöntemleri nelerdir?
- PCA nedir ve nasıl uygulanır?
- Veri bilimi öğrenmek ne kadar sürer?
- dbt ile dönüşüm katmanı: modelleme ve test yazımı
- Veri ambarı (data warehouse) nedir?
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- Pandas groupby ve pivot işlemleriyle özet tablo nasıl oluşturulur?
- Karar ağaçları nasıl çalışır?
- Makine öğrenmesinde kullanılan en yaygın algoritmalar hangileridir?
- Gradient Boosting, XGBoost ve LightGBM farkları nelerdir?
- Kripto para piyasasında arbitraj fırsatlarını belirlemek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılabilir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- Zaman kısıtlı çevrimlerde (real-time) gecikme ve throughput optimizasyonu
- Veri bilimi için hangi diller kullanılır?
- Farklı veri kaynaklarını birleştirme: entity resolution ve keys
- Denetimsiz öğrenme nedir?
- Zaman serisinde çok adımlı tahmin (multi-step) ve yeniden örnekleme
- Veritabanı normalizasyonu nedir ve neden önemlidir?