ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo
Halil İbrahim ÇELENLİ
Uygulamalı Metin Madenciliği
Halil İbrahim ÇELENLİ
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanlarında çalışan bir
mühendis ☺
2019 - … IBSS Danışmanlık
2017- 2020 Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği (Lisansüstü)
2017- 2019 Marmara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği (Tübitak 1001 Proje)
2012 -2016 Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği (Lisans)
github.com/ibrahimcelenli slideshare.net/HalilbrahimELENL linkedin.com/in/halilibrahimcelenli
01
02
03
04
05
06
Konular
Ҿş
Metin Madenciliği
Metinlerin Temsil Edilmesi
Makine Öğrenmesi
Programlama
貹ış
Ҿş
https://www.kdnuggets.com/2016/03/data-science-puzzle-explained.html
https://trends.google.com/trends/explore?date=2020-01-01%202020-12-31&q=machine%20learning,deep%20learning,image%20processing,natural%20language%20processing,text%20mining
https://trends.google.com/trends/explore?date=2020-01-01%202020-12-31&q=machine%20learning,deep%20learning,image%20processing,natural%20language%20processing,text%20mining
Metin Madenciliği
Doğal Dil İşleme
https://ontotext.com/top-5-semantic-technology-trends-2017/
https://www.kdnuggets.com/2017/11/framework-approaching-textual-data-tasks.html
https://www.ontotext.com/knowledgehub/webinars/best-practices-text-mining/
Metin Sınıflandırma
Spam algılama (mail)
Duygu analizi (olumlu,olumsuz)
Türlerine göre ayırma(haber)
Olumlu Olumsuz Filmİncelemesi
İnanılmaz derecede hayal kırıklığı yaratan bir filmdi.
Bu şimdiye kadar çekilmiş en iyi komedi filmlerinden biri.
İlginç, en kötü yanı boks sahneleriydi.
Doküman Sınıflandırma
Konu Modelleme
Metin İşleme
Ön işlem (stop words, tokenization,stemmer )
Özellik üretme ve seçme (tf-idf ve bag of words)
Değerlendirme
http://www.rroij.com/open-access/text-mining-concepts-process-and-applications-36-39.pdf
Ön işlem
2) Stemmer
3) Stop Words
1)Tokenization
Metinlerin Temsil
Edilmesi
Bag of Words
Term Frequency –Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Word EmbeddingYöntemleri
(Word2vec, fastText vs. )
Cosine Similarity
Makine Öğrenmesi
https://www.xenonstack.com/blog/data-science/overview-of-artificial-intelligence-and-role-of-natural-language-processing-in-big-data
http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-methods-infographic/
Evaluation
True Negative + TruePositive
True Negative + False Positive + False Negative + True Positive
Accuracy =
https://towardsdatascience.com/accuracy-precision-recall-or-f1-331fb37c5cb9
Cross Validation
Uygulamalı Metin Madenciliği
https://medium.com/swlh/ill-tell-you-why-deep-learning-is-so-popular-and-in-demand-5aca72628780
Uygulamalı Metin Madenciliği
Web Crawler
Uygulamalı Metin Madenciliği
Programlama
Uygulamalı Metin Madenciliği
Uygulamalı Metin Madenciliği
Uygulamalı Metin Madenciliği
Developer Survey Results 2019
Uygulamalı Metin Madenciliği
Uygulamalı Metin Madenciliği
Uygulamalı Metin Madenciliği
https://www.kdnuggets.com/2019/05/poll-top-data-science-machine-learning-platforms.html
貹ış
https://blog.ai-academy.com/six-graphs-to-understand-the-state-of-ai-academic-research-3a79cac4c9c2
Ne yapmalı ?
Bir Çalışma alanı seçilmeli (metin)
İlgili alan için uygun algoritmaların öğrenilmesi (bayes)
Öğrenilen algoritmaların programlanması (bayes ile tweet sınıflandırması)
Github :https://github.com/ibrahimcelenli/tweet-classification
DİNLEDİĞİNİZ İÇİN TEŞEKKÜRLER ☺
İletişim : halilibrahimcelenli@gmail.com
github.com/ibrahimcelenli slideshare.net/HalilbrahimELENL linkedin.com/in/halilibrahimcelenli

More Related Content

Uygulamalı Metin Madenciliği