استخراج المعلومات التطبيقية باستخدام لغة بايثون

يركّز هذا المساق على استخراج المعلومات المهمة من البيانات النصية الحرة، وهي نوع من البيانات النصية التي يتم إنشاؤها عند الكتابة المباشرة من قبل المستخدمين. تشمل الأمثلة على هذه البيانات أسماء الأشخاص أو المؤسسات، المعلومات الجغرافية مثل المدن والرموز البريدية، بالإضافة إلى عناصر أخرى مثل أسعار الأسهم أو التشخيصات الطبية. تتواجد البيانات النصية الحرة في الكثير من المصادر مثل المقالات والمشاركات على وسائل التواصل الاجتماعي، وتكون معقدة للتحليل. في هذا المساق، ستستخدم تقنيات تعلم الآلة المتقدمة والتعدين النصي لتحديد الكيانات المسماة وتصنيفها وفقًا لأنواعها، مع الاستفادة من بيانات حقيقية في مجالات الأعمال والسياسة والرعاية الصحية. كما ستتعلم طرقًا مختلفة لاختيار وتحليل نماذج ال التعلم الآلي وتقنيات النماذج العميقة لاستخراج المعلومات بشكل فعال.

• تطوير مهارات معالجة وتحليل البيانات النصية الحرة
• تحديد تصنيفات الكيانات المسماة وتطبيق تقنيات تعلم الآلة المتقدمة
• مقارنة واختيار أفضل نماذج تعلم الآلة وتقنيات التعلم العميق المناسبة
• استخدام وتهيئة نماذج اللغة الكبيرة لاستخراج الكيانات من مجموعات البيانات النصية

• خبرة عملية سابقة بالمفاهيم الأساسية ذات الصلة
• القدرة على استخدام الأدوات والأساليب بشكل مستقل