1995 में, गूगल ने गूगल ट्रांसलेशन टूल को गूगल ट्रांसलेशन टूल के साथ एकीकृत किया।

भाषा मानव संचार का मूल है, और इसे समझने के लिए कंप्यूटर को सिखाना प्रौद्योगिकी में सबसे रोमांचक सीमाओं में से एक है. यह पाठ्यक्रम पायथन का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के लिए एक स्पष्ट, चरण-दर-चरण परिचय प्रदान करता है, जो आपको कच्चे पाठ से बुद्धिमान प्रणालियों तक मार्गदर्शन करता है. स्पष्ट लिखित व्याख्याओं और संरचनात्मक कोड उदाहरणों के माध्यम से, आप आधुनिक भाषा प्रौद्योगिकियों के साथ काम करने और आज के जनरेटिव एआई के पीछे के यांत्रिकी को समझने के लिए आवश्यक व्यावहारिक कौशल प्राप्त करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - टोकनाइजेशन, स्टेमिंग, लेमेटाइजेशन और स्पीच के भागों की टैगिंग सहित बुनियादी पाठ पूर्व-प्रसंस्करण तकनीकों को समझें। - TF-IDF, Word2Vec, और GloVe जैसे वेक्टर मॉडल का उपयोग कर अ-संरचित पाठ को संख्यात्मक डाटा में परिवर्तित करें. - पाठ वर्गीकरण, लेख स्पिनिंग और मूल पाठ उत्पादन के लिए संभाव्यता आधारित मार्कोव मॉडल लागू करें. - दस्तावेजों को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करने और भावनाओं का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग वर्गीकरण का निर्माण करें। -आधुनिक ट्रांसफॉर्मर मॉडल, त्वरित इंजीनियरिंग और रिकवरी-अगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) के पीछे की मूलभूत अवधारणाओं का पता लगाएं। - एनएलटीके जैसे औद्योगिक मानक लाइब्रेरी का उपयोग करके पायथन में एनएलपी कार्यप्रवाह लागू करने का अभ्यास करें. गणितीय वेक्टर प्रतिनिधित्व में जाने से पहले यात्रा कोर शब्दावली, पाठ सफाई और बुनियादी भाषाई अवधारणाओं से शुरू होती है। वहां से, आप संभाव्य मॉडलिंग में प्रगति करेंगे और यह पता लगाकर समाप्त करेंगे कि इन बुनियादी विधियों ने आधुनिक एजेंटिक एआई और बड़े भाषा मॉडल को कैसे शक्ति दी। यह पाठ आधारित पाठ्यक्रम प्रारंभिक, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों के लिए है जो एनएलपी को जमीन से समझना चाहते हैं. मशीन सीखने में कोई पूर्व पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है, हालांकि पायथन प्रोग्रामिंग के साथ मूल परिचितता मददगार है. इसका उद्देश्य भाषा के विकास को प्रोत्साहित करना और भाषा के विकास के लिए आवश्यक पहलुओं को विकसित करना है।