മനുഷ്യ ഭാഷയും കമ്പ്യൂട്ടറുകളും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ഈ ആശയവിനിമയം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ലക്ഷ്യമിടുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ജനപ്രിയ പ്രോസസ്സിംഗ് സാങ്കേതികതയാണ് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്. ടെക്സ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രസംഗം പോലുള്ള സ്വാഭാവിക ഭാഷകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടർ എഞ്ചിനീയർമാർ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളും എൻഎൽപി കഴിവുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ടോക്കണൈസേഷൻ, പിഒഎസ് ടാഗിംഗ്, എൻഇആർ, സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ്, ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, ലാംഗ്വേജ് മോഡലിംഗ്, മെഷീൻ വിവർത്തനം എന്നിവയാണ് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില എൻഎൽപി ടെക്നിക്കുകൾ. എൻ എൽ പി വൈദഗ്ധ്യങ്ങൾ ഉള്ളതിനൊപ്പം, ഡാറ്റാ സയൻസ് സർട്ടിഫിക്കേഷൻ പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് പോകുന്നത് അവശ്യ അറിവ് ആഗിരണം ചെയ്യുന്നതിനും തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ ഡാറ്റാ സയൻസ് റോളുകളിലേക്ക് മാറുന്നതിനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

എന്താണ് Natural Language Processing?

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് സമീപ വർഷങ്ങളിൽ പുതുതായി അവതരിപ്പിച്ച ഒരു മേഖലയാണ്, ഇത് ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ഒരു ശാഖയായി കണക്കാക്കാം. മനുഷ്യ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയർമാരെ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഇത് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ അവരുടെ കോഡിംഗ് ഭാഷകളിൽ നിന്ന് പുറത്തുവരാനും ടെക്സ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ സംസാരം പോലുള്ള എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന സ്വാഭാവിക ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് മനുഷ്യരുമായി സംവദിക്കാനും സഹായിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് എൻഎൽപി.

ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ഈ ശാഖ കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, ഭാഷാശാസ്ത്രം, ഗണിതശാസ്ത്രം, മനഃശാസ്ത്രം എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള വിവിധ സാങ്കേതികതകളും ധാരണകളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. മറ്റ് വിഭാഗങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഇത് പുതിയതായതിനാൽ അൽപ്പം സങ്കീർണ്ണമാണ്. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് മനുഷ്യ ഭാഷാ ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് എൻഎൽപി ടെക്നിക്കുകളുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം. സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, ലോകത്തിലെ പെട്ടെന്നുള്ള മാറ്റവും അക്ക ലോകത്ത് കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതും കാരണം എൻഎൽപിയുടെ മേഖല ഗണ്യമായി മുന്നേറി. ഇന്ന്, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, ഉപഭോക്തൃ സേവന സംവിധാനങ്ങൾ, ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ, ഭാഷാ വിവർത്തന ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ എൻഎൽപി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഒരു എൻ എൽ പി എഞ്ചിനീയറുടെ റോളുകളും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും

ഡാറ്റാ സയൻസിൽ ഒരു എൻഎൽപി (നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്) എഞ്ചിനീയറുടെ റോളുകളും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും ഗണ്യമായി വ്യത്യാസപ്പെടാം. ഓർഗനൈസേഷനെയും നിർദ്ദിഷ്ട തൊഴിൽ ആവശ്യകതകളെയും ആശ്രയിച്ച് ഇത് സംഭവിക്കാവുന്ന നിരവധി ഘടകങ്ങളുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു എൻ എൽ പി എഞ്ചിനീയറുടെ ചില സാധാരണ റോളുകളും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും ഇവയാണ്:

NLP അൽഗോരിതങ്ങളും മോഡൽ വിശകലനവും വികസിപ്പിക്കുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു

അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും എൻ എൽ പി എഞ്ചിനീയർമാർ ഉത്തരവാദികളാണ്. ടെക്സ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രസംഗം പോലുള്ള സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും കഴിയുന്ന മോഡലുകൾ അവർ പരീക്ഷിക്കണം.

ഡാറ്റ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ്, ക്ലീനിംഗ്

സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന് ഉപയോഗയോഗ്യമാക്കുന്നതിന് പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ്, വൃത്തിയാക്കൽ എന്നിവയുടെ ഉത്തരവാദിത്തം എൻഎൽപി എഞ്ചിനീയർമാർക്കാണ്. ടോക്കണൈസേഷൻ, സ്റ്റെമിംഗ്, സ്റ്റോപ്പ്-വേഡ് നീക്കംചെയ്യൽ തുടങ്ങിയ ജോലികൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം.

എൻ എൽ പി മോഡലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക

മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും എൻ എൽ പി എഞ്ചിനീയർമാർ ഉത്തരവാദികളാണ്. ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ്, മെഷീൻ വിവർത്തനം തുടങ്ങിയ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ സോഫ്റ്റ്വെയറിനെയോ ആപ്ലിക്കേഷനെയോ സഹായിക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ അവർ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

NLP മോഡലുകൾ വിലയിരുത്തലും മെച്ചപ്പെടുത്തലും

എൻ എൽ പി മോഡലുകളുടെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നതിനും ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവ തുടർച്ചയായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും എൻ എൽ പി എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഉത്തരവാദിത്തമുണ്ട്.

ക്രോസ്-ഫംഗ്ഷണൽ ടീമുകളുമായി സഹകരിക്കുന്നു

ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡെവലപ്പർമാർ, ബിസിനസ് അനലിസ്റ്റുകൾ തുടങ്ങിയ കമ്പനിയിലെ കമ്പ്യൂട്ടർ സേവന വിഭാഗത്തിലെ മറ്റ് ടീമുകളുമായി അവർ സാധാരണയായി അടുത്ത് പ്രവർത്തിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഓർഗനൈസേഷന്റെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്ന എൻ എൽ പി പരിഹാരങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാനും നടപ്പിലാക്കാനും ഇത് അവരെ സഹായിക്കുന്നു.

വ്യവസായ ട്രെൻഡുകളും മുന്നേറ്റങ്ങളും അപ്-ടു-ഡേറ്റായി തുടരുക

എൻ എൽ പി എഞ്ചിനീയർമാർ പരിഗണിക്കേണ്ട ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഘടകങ്ങളിലൊന്നാണിത്. എൻ എൽ പി മോഡലുകളുടെയും പരിഹാരങ്ങളുടെയും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് സമീപകാല മുന്നേറ്റങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാൻ ഇത് അവരെ സഹായിക്കുന്നു.

മികച്ച നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ

ഡാറ്റാ സയൻസിലെ നിരവധി എൻഎൽപി ടെക്നിക്കുകൾ സാധാരണയായി മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും അത്യാധുനിക എൻഎൽപി സംവിധാനങ്ങളുടെ വികസനം പ്രാപ്തമാക്കി. മികച്ച എൻഎൽപി ടെക്നിക്കുകളിൽ ചിലത് ഉൾപ്പെടുന്നു:

1. ടോക്കണൈസേഷൻ

കൂടുതൽ വിശകലനം പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് വാക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വാചകങ്ങൾ പോലുള്ള ചെറിയ യൂണിറ്റുകളായി ഒരു വാചകം വിഭജിക്കുന്നത് ഈ എൻഎൽപി സാങ്കേതികതയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ടോക്കണൈസേഷന്റെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഉദാഹരണങ്ങളിലൊന്ന് ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് നമ്പറുകളെ ഹ്രസ്വ മൂല്യങ്ങളായി വിഭജിക്കുക എന്നതാണ്. ഇത് എളുപ്പവും സുരക്ഷിതവുമായ ഡാറ്റ കൈമാറ്റത്തിന് സഹായിക്കുകയും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സ്വകാര്യത വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. എൻഎൽപിയിൽ, വാക്യങ്ങളെ എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ശകലങ്ങളായി വിഭജിക്കാൻ ടോക്കണൈസേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

2. നെയിം എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (എൻഇആർ)

ഇത് ഒരു വാചകത്തിലെ ആളുകൾ, സ്ഥലങ്ങൾ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ, തീയതികൾ എന്നിവ പോലുള്ള നാമകരണം ചെയ്ത എന്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയുകയും തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാ സയൻസ് മേഖലയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന സാങ്കേതികതയാണ് എൻഇആർ.

3. പാർട്ട് ഓഫ് സ്പീച്ച് (പിഒഎസ്) ടാഗിംഗ്

സംസാരത്തിന്റെ വിവിധ ഭാഗങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ വേർതിരിക്കാൻ ഇത് സോഫ്റ്റ്വെയറിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഒരു തരത്തിൽ, വാക്യത്തിന്റെ ഓരോ ഭാഗവും പ്രത്യേക ഭാഗങ്ങളായി ലേബൽ ചെയ്യാനും തുടർന്ന് മികച്ച ധാരണയ്ക്കായി അവ വ്യക്തിഗതമായി വിശകലനം ചെയ്യാനും പിഒഎസ് സഹായിക്കുന്നു എന്ന് പറയാം.

4. വികാര വിശകലനം

പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂട്രൽ പോലുള്ള ഒരു വാചകത്തിൽ പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന വികാരം അല്ലെങ്കിൽ മൊത്തത്തിലുള്ള മനോഭാവം ഈ എൻ എൽ പി സാങ്കേതികത നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ സർവേ ഫോമുകളിലും അവലോകന വേളയിൽ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലും ഈ ഉപകരണം വളരെ പ്രയോജനകരമാണ്.

5. ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ

ഒന്നോ അതിലധികമോ മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച വിഭാഗങ്ങൾക്ക് ഒരു വാചകം നിയോഗിക്കുന്നത് ഈ സാങ്കേതികതയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. സ്പാം അല്ലെങ്കിൽ സ്പാം, വാർത്തകൾ അല്ലെങ്കിൽ അഭിപ്രായം തുടങ്ങിയ ഉള്ളടക്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

എൻ എൽ പി എഞ്ചിനീയർമാർ പ്രാവീണ്യം നേടേണ്ട പ്രധാനപ്പെട്ട എൻ എൽ പി കഴിവുകളും ഉപകരണങ്ങളും

കമ്പ്യൂട്ടർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസ് മേഖലയിൽ പ്രാവീണ്യം നേടാൻ കഴിയുന്ന മറ്റ് നിരവധി എൻഎൽപി കഴിവുകൾ ഉണ്ട്. കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിന്റെ സമാന്തര സ്ട്രീമുകളിലെ നിങ്ങളുടെ അറിവ് മനസിലാക്കാനും ഈ കഴിവുകൾ റിക്രൂട്ടറെ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ റെസ്യൂമെ അപ്ഗ്രേഡുചെയ്യുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും നിങ്ങൾക്ക് എടുക്കാൻ കഴിയുന്ന നിരവധി എൻഎൽപി പരിശീലന കോഴ്സുകൾ ഉണ്ട്. നിങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ട ചില കഴിവുകൾ ചുവടെയുണ്ട്:

ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് സ്കിൽസ് – എൻഎൽപി പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് ശക്തമായ ഡാറ്റാ വിശകലന കഴിവുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം, കൂടാതെ വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാനും കഴിയണം. ഡാറ്റ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ്, ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ എന്നിവയിലെ കഴിവുകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഭാഷാ പരിജ്ഞാനം – എൻ എൽ പി പ്രൊഫഷണലുകൾ ഡാറ്റാ സയൻസിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഭാഷാശാസ്ത്രം മനസ്സിലാക്കുകയും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഡാറ്റയുടെ ഘടനയും വാക്യഘടനയും വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയുകയും വേണം.

മാത്തമാറ്റിക്കൽ സ്കിൽസ് – എൻഎൽപി പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് ശക്തമായ ഗണിതശാസ്ത്ര കഴിവുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം, കൂടാതെ മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും പരിചയമുള്ളവരായിരിക്കണം.

പ്രശ്ന പരിഹാര കഴിവുകൾ – എൻ എൽ പി എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് മൂർച്ചയുള്ള കണ്ണും മികച്ച പ്രശ്ന പരിഹാര കഴിവുകളും ഉണ്ടായിരിക്കണം.

ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യം – എൻഎൽപി പ്രൊഫഷണലുകൾ ഹെൽത്ത് കെയർ, ഫിനാൻസ് അല്ലെങ്കിൽ ഇ-കൊമേഴ്സ് പോലുള്ള ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഡൊമെയ്ൻ അറിഞ്ഞിരിക്കണം.

ആശയവിനിമയ കഴിവുകൾ – എൻ എൽ പി പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് മികച്ച ആശയവിനിമയ കഴിവുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം, കൂടാതെ അവരുടെ കണ്ടെത്തലുകളും ശുപാർശകളും സാങ്കേതികേതര പങ്കാളികളുമായി ആശയവിനിമയം നടത്താൻ കഴിയണം.

എൻ എൽ പി എഞ്ചിനീയർമാർ പ്രാവീണ്യം നേടേണ്ട ചില ഉപകരണങ്ങൾ ഇതാ:

NLTK – ഡാറ്റാ സയൻസിൽ ജനപ്രിയമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉപകരണമാണിത്. സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർ പലപ്പോഴും പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾക്കായി ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. അടുത്തിടെ, മനുഷ്യ ഭാഷാ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ എൻപിഎൽ എഞ്ചിനീയർമാർ ഇത് ഉപയോഗിച്ചു.

സ്പാസി – ഈ ഉപകരണം ഏകദേശം 7 വർഷം മുമ്പ് അടുത്തിടെ സംയോജിപ്പിച്ചതിനാൽ, ഇത് ഏറ്റവും പുതിയ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനിലേക്ക് വരുമ്പോൾ, ഇത് മികച്ച പ്രകടനവും ഔട്ട്പുട്ടും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

Stanford CoreNLP– ഈ ഉപകരണം NLP എഞ്ചിനീയർമാർ പ്രത്യേകമായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തതാണ്. ഈ ഉപകരണത്തിന്റെ ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായ വശങ്ങളിലൊന്ന് ഇത് ജാവയെ പിന്തുടരുന്നു എന്നതാണ്.

നിങ്ങളുടെ എൻ എൽ പി കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള വഴികൾ

ഡാറ്റാ സയൻസിൽ ഒരു എൻ എൽ പി എഞ്ചിനീയറുടെ റോളിനായി അപേക്ഷിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ കഴിവുകൾ അപ് ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ചില കാര്യങ്ങൾ ഇതാ:

എൻഎൽപി കോഴ്സുകളും ഓൺലൈൻ ട്യൂട്ടോറിയലുകളും എടുക്കുക: കോഴ്സെറയിലെ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് സ്പെഷ്യലൈസേഷൻ, ഉഡാസിറ്റിയെക്കുറിച്ചുള്ള എൻഎൽപി ഫണ്ടമെന്റൽസ് കോഴ്സ്, എൻഎൽടികെ ബുക്ക്, ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ എന്നിവ ചില ജനപ്രിയ ഓപ്ഷനുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

എൻ എൽ പി വെല്ലുവിളികളിലും മത്സരങ്ങളിലും പങ്കെടുക്കുക: സെംഇവൽ ചലഞ്ചുകൾ പോലുള്ള എൻ എൽ പി വെല്ലുവിളികളിലും മത്സരങ്ങളിലും പങ്കെടുക്കുന്നത് പ്രായോഗിക അനുഭവം നേടാനും മറ്റ് എൻ എൽ പി പ്രൊഫഷണലുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

എൻ എൽ പി പ്രോജക്റ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുക: വികാര വിശകലനം അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത എൻ എൽ പി പ്രോജക്റ്റുകൾ നേരിട്ടുള്ള അനുഭവം നേടാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. എൻ എൽ പി പ്രോജക്റ്റുകളുടെ ഒരു പോർട്ട് ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കാനും ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

എൻ എൽ പി ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്രോജക്റ്റുകളിലേക്ക് സംഭാവന ചെയ്യുക: സ്പാസി അല്ലെങ്കിൽ എൻ എൽ ടി കെ പോലുള്ള എൻ എൽ പി ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്രോജക്റ്റുകളിലേക്ക് സംഭാവന ചെയ്യുന്നത് യഥാർത്ഥ ലോക എൻ എൽ പി കോഡ് ബേസുകൾ മനസിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. കൂടാതെ, അതിന്റെ പ്രാധാന്യം അറിയാനും മറ്റ് എൻഎൽപി പ്രൊഫഷണലുകളുമായി സഹകരിക്കാനും ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

ഇവന്റുകളിലും പ്രഭാഷണങ്ങളിലും പങ്കെടുക്കുക: എൻ എൽ പി കോൺഫറൻസുകളിലും ഇവന്റുകളിലും പങ്കെടുക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ റെസ്യൂമിലേക്ക് ഒരു മികച്ച ആഡ്-ഓൺ ആയിരിക്കും. മറ്റ് എൻ എൽ പി പ്രൊഫഷണലുകളുമായി നെറ്റ് വർക്ക് ചെയ്യാനും ഏറ്റവും പുതിയ എൻ എൽ പി ഗവേഷണത്തെയും വ്യവസായ പ്രവണതകളെയും കുറിച്ച് അറിയാനും ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

പരിശീലനവും പരീക്ഷണവും: ഡാറ്റാ സയൻസിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ കൂടുതൽ പഠിക്കുന്നത് എൻ എൽ പി സാങ്കേതികതകളെയും ആശയങ്ങളെയും കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

പ്രധാന ടേക്ക് എവേകൾ

എന് എല് പിക്കൊപ്പം ഡാറ്റാ സയന് സും ലോകത്തെ വേഗത്തിലും മെച്ചപ്പെട്ടതും സാങ്കേതിക വിദഗ്ദ്ധരുമാക്കാന് സഹായിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടെക്നിക്കുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും എൻഎൽപിയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പുതിയ ഡാറ്റാ സയൻസ് ടെക്നിക്കുകൾ തുടർച്ചയായി പഠിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ എൻ എൽ പി പ്രൊഫഷണലാകാനും നൂതന എൻ എൽ പി ആപ്ലിക്കേഷനുകളും സിസ്റ്റങ്ങളും വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് സംഭാവന നൽകാനും കഴിയും. കൂടുതൽ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് കഴിവുകൾ പഠിക്കുന്നത് ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും