NLP, Text Analytics və Sequence Models

Bu dərsdə NLP, Text Analytics və Sequence Models mövzularını öyrənəcəyik. Text data, tokenization, preprocessing, Bag of Words, TF-IDF, embeddings, sentiment analysis, text classification, RNN, LSTM və Transformer məntiqi izah olunacaq. ## Dərsin məqsədi Bu dərsdə NLP, Text Analytics və Sequence Models mövzusunu öyrənəcəyik. Əvvəlki dərsdə End-to-End Machine Learning Case Study mövzusunu gördük. Business problem definition, ML problem definition, target, prediction period, data grain, data sources, feature engineering, model selection, evaluation, threshold, recommendation, deployment-ready output və monitoring anlayışlarını real churn case üzərində izah etdik.