SpaCy چیست؟ آشنایی و بررسی علم داده و پایتون SpaCy

SpaCy یک کتابخانه رایگان و منبع باز برای پردازش زبان طبیعی (NLP) در پایتون است که قابلیت های داخلی زیادی دارد. این امر برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها در NLP به طور فزاینده ای رایج می شود. داده های متنی بدون ساختار در مقیاس بزرگ تولید می شوند ، و پردازش و استنباط بین داده های بدون ساختار مهم است. برای انجام این کار ، شما باید داده ها را با فرمی بیان کنید که توسط کامپیوتر قابل درک باشد.

دوره های شبکه، برنامه نویسی، مجازی سازی، امنیت، نفوذ و ... با برترین های ایران

NLP می تواند در انجام این کار به شما کمک کند. در این آموزش ، خواهید آموخت: اصطلاحات و مفاهیم بنیادی در NLP چیست نحوه پیاده سازی این مفاهیم در spaCy نحوه شخصی سازی و گسترش ویژگی های داخلی در spaCy نحوه انجام تجزیه و تحلیل آماری اساسی بر روی متن نحوه ایجاد خط لوله برای پردازش متن بدون ساختار چگونگی تجزیه یک جمله و استخراج بینش های معنادار از آن NLP و spaCy چیست؟ NLP زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است و به تعامل بین رایانه ها و زبان های انسانی نگران است.

NLP فرایند تجزیه و تحلیل ، درک و استخراج معنی از زبانهای انسانی برای رایانه ها است. NLP به شما کمک می کند بینش را از متن بدون ساختار استخراج کنید و چندین مورد استفاده دارد ، مانند: خلاصه خودکار به رسمیت شناختن نهاد سیستم های پاسخگویی به سؤال تجزیه و تحلیل احساسات spaCy یک کتابخانه آزاد و منبع باز برای NLP در پایتون است. این مقاله در Cython نوشته شده است و به منظور ساخت سیستم های استخراج اطلاعات یا درک زبان طبیعی طراحی شده است.

برای استفاده در تولید ساخته شده است و یک API مختصر و کاربر پسند دارد. چه spaCy نیست spaCy یک پلتفرم یا "API" نیست. بر خلاف یک سیستم عامل ، spaCy یک نرم افزار به عنوان یک سرویس یا یک برنامه وب ارائه نمی دهد. این یک کتابخانه منبع باز است که به شما در ساخت برنامه های NLP کمک می کند ، نه یک سرویس مصرفی. spaCy یک موتور ربات خارج از جعبه چت نیست. در حالی که می توان از spaCy برای تأمین برنامه های مکالمه استفاده کرد ، به طور خاص برای رباتهای گپ طراحی نشده است و فقط قابلیت های اساسی پردازش متن را ارائه می دهد.

spaCy نرم افزار تحقیقاتی نیست. این بر اساس آخرین تحقیق ساخته شده است ، اما برای انجام کارها طراحی شده است. این امر باعث می شود تصمیمات نسبتاً متفاوتی نسبت به NLTK یا CoreNLP که به عنوان بسترهای آموزشی و تحقیق ایجاد شده اند. تفاوت اصلی این است که spaCy یکپارچه و نظر شده است. spaCy سعی دارد از درخواست کاربر برای انتخاب بین الگوریتم های چندگانه که عملکرد معادل آن را دارند ، بپرهیزد. نگه داشتن منو کوچک اجازه می دهد تا spaCy عملکرد و برنامه نویسی بهتر را ارائه دهد. spaCy یک شرکت نیست.

این یک کتابخانه منبع باز است. شرکت ما که spaCy و سایر نرم افزارها را منتشر می کند ، Explosion AI نام دارد. 7تحلیل درمورد علم داده ( Data Science) : علم داده یک صنعت رو به رشد است. از هر دانشمند برجسته داده یا یک متخصص صنعت سؤال کنید و او بگوید که یک مباحث تحلیلی باید به طور مداوم در مورد صنعت به روز شود. این زبان های برنامه نویسی درگیر در تجزیه و تحلیل ، عملکرد صنعت و فرآیند استخدام ، ابزار مورد استفاده ، پیشرفت در زمینه های متحد خود مانند IoT ، Machine Learning و موارد دیگر هستند .

اتفاق می افتد که در مورد تجزیه و تحلیل اتفاقات زیادی می افتد. بنابراین ، برای ماندن در آینده باید خواندن مطالب زیادی راجع به آن ادامه دهید. مقالات بسیار روشنگری در مورد Data Science بخوانید. به عنوان ابتکار عمل ، ما 7 مقاله از این دست را گردآوری کرده ایم که اطلاعات مفیدی را در مورد این موضوع به شما ارائه می دهند. آنها را بررسی کنید. API تشخیص اشیاء TensorFlow در Google هر بار که از وبلاگ تحقیقاتی Google بازدید می کنید ، می توانید این شرکت را پیدا کنید که در خارج از جهان کار می کند و غیرقابل باور است.

به عنوان بخشی از تحقیقات Big Data ، مقاله ای را در مورد کار خود بر روی سیستم های یادگیری ماشینی طراحی شده برای بهبود خدمات و محصولات خود منتشر کرد. فناوری یادگیری عمیق همه چیز مربوط به ماشین هایی است که چندین اشیاء روی یک تصویر را شناسایی می کنند - بله ، روی یک تصویر راهنمای غیر فنی برای درک یادگیری ماشین برای مبتدیان ، یادگیری ماشین همیشه پیچیده بوده است. در حالی که بسیاری از مقالات در مورد یادگیری ماشین و مزایای آن برای مشاغل به سمت توسعه دهندگان و افراد جوان متمرکز است ، این مقاله فقط درک افراد غیر فنی را آسان می کند.

انجمن تجسم داده ها در Reddit قبل از اینکه به سایت خود بروید تا این وب سایت را بررسی کنید ، ما به شما هشدار می دهیم که این انجمن مانند یک سایت سریع است. ورود آسان است اما دشوار است - بسیاری از چیزهای شگفت انگیز در آنجا! این جامعه ای است که دانشمندان داده با هم جمع می شوند و بهترین تجسم های داده ای را که در آن دیده می شوند به اشتراک می گذارند. عصر تحلیلی این مقاله جامعی در مورد پتانسیل های بی رویه Big Data است ، چه معنایی برای مشاغل دارد و چگونه شرکت ها می توانند از آنالیز برای تصمیم گیری آگاهانه و بهتر دیدگاه ها و اهداف استراتژیک خود استفاده کنند.

این مقاله بدون نقص است. علم داده و رفتار مشتری یکی از سخت ترین رازها دروغ گفتن رفتار مشتری است. دلیلی که باعث می شود علم داده چنین محبوبیت و پشتیبانی را در سرتاسر جهان به وجود آورد ، زیرا می تواند رفتار مشتری را کشف کند و تجربه آنها را بهبود بخشد. این مقاله به شما کمک می کند تا با شناسایی منابع داده و اجرای الگوریتم های ML ، آن را شکست دهید. دانشمند داده و خود جوان خود اگر فرصتی بود ، یک دانشمند داده از خود جوان خود می پرسد یا می گوید؟ آیا او از انتخاب علم داده خوشحال خواهد شد یا از تصمیم گیری پشیمان است؟ انتقال دانش که بین تکامل و تکامل رخ می دهد چیست؟ از چشم دانشمندان برجسته داده مطلع شوید. چگونه می توان با پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها شروع کرد؟ پایتون یک ابزار تحلیلی محبوب است که در سطح جهان توسط دانشمندان داده در سراسر جهان استفاده می شود. برای بسیاری از افراد ، به ویژه مبتدیان ، کمی پیچیده به نظر می رسد. با این حال ، این مقاله به شما کمک می کند تا با ساده ترین راه ممکن با پایتون شروع کنید.

مقاله ساده است و مطلبی که امروز باید بخوانید. این مقالات شما را در مورد موضوعات متنوع تحلیلی به روز می کنند و همچنین به شما در تحقق مباحث جدید تری که می توانید در ادامه بخوانید کمک می کند. آنها را بررسی کنید و اگر مطالعه علمی در مورد داده ها دارید ، آنها را در نظرات خود به اشتراک بگذارید. مهارت های قوی در علم داده با رشد تقاضا برای رشد استعدادهای علمی داده ها ، تعداد بیشتری از حرفه ای ها با دیدن بازار پرسود در این دوره شرکت می کنند. بله ، نیاز به دانشمندان بیشتری برای پر کردن کفش وجود دارد ، اما البته با مهارت های افراد. علم داده یک زمینه خاص نیست و همچنین به خط خاصی از تجارت یا صنعت منتقل نمی شود.

این ترکیبی از چندین رشته است که بر ارزیابی داده ها و تعیین بهترین راه حل های مبتنی بر آنها تأکید دارد. بنابراین ، یک دانشمند داده می تواند تقریباً در هر صنعت و هر سازمانی تأثیر بگذارد. اگر شما در حال رفتن به مسیر تبدیل شدن به یک دانشمند داده یا یک دانشمند در حال رشد اطلاعات هستید ، باید بدانید که جنبه هایی از برنامه درسی فنی وجود دارد که باید روی آنها تمرکز کنید. یعنی مهارت های علوم داده وجود دارد که از رشته ها فراتر می رود. اگر می خواهید به عنوان یک دانشمند داده رشد کنید ، باید این مهارت ها را بدانید. با توجه به این نکته ، ما لیستی از پنج مهارت قوی را برای شما آماده کرده ایم که اگر می خواهید به عنوان یک دانشمند داده رشد کنید ، باید یاد بگیرید.

تهیه: محمّد کیانی 


نظرات