, ,

کتاب ساخت مدل طبقه‌بندی سفارشی با Amazon Comprehend برای تحلیل بلادرنگ داده‌های متنی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت مدل طبقه‌بندی سفارشی با Amazon Comprehend برای تحلیل بلادرنگ داده‌های متنی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: ساخت و استقرار مدل‌های طبقه‌بندی متن

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با طبقه‌بندی متن
  • 4. مفهوم مدل‌های سفارشی
  • 5. معرفی Amazon Comprehend
  • 6. نصب و پیکربندی ابزارها
  • 7. مراحل ساخت مدل طبقه‌بندی
  • 8. جمع‌آوری داده‌های آموزشی
  • 9. پیش‌پردازش متون
  • 10. پاکسازی داده‌ها
  • 11. حذف نویز و کاراکترهای اضافی
  • 12. نرمال‌سازی متن
  • 13. توکن‌سازی
  • 14. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 15. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
  • 16. لمتایزاسیون (Lemmatization)
  • 17. تبدیل متن به بردار (Vectorization)
  • 18. روش‌های Bag-of-Words
  • 19. TF-IDF
  • 20. روش‌های مبتنی بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 21. Word2Vec
  • 22. GloVe
  • 23. FastText
  • 24. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 28. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 29. انتخاب معماری مناسب
  • 30. مبانی طبقه‌بندی‌کننده‌های سنتی
  • 31. رگرسیون لجستیک
  • 32. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 33. درخت‌های تصمیم
  • 34. جنگل‌های تصادفی
  • 35. نحوه کار با Amazon Comprehend
  • 36. ایجاد مجموعه داده طبقه‌بندی
  • 37. تعریف برچسب‌ها (Labels)
  • 38. قالب‌بندی فایل‌های ورودی
  • 39. آپلود داده‌ها به Comprehend
  • 40. آموزش مدل طبقه‌بندی سفارشی
  • 41. پارامترهای آموزش
  • 42. تنظیمات اولیه
  • 43. زمان‌بندی آموزش
  • 44. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 45. ارزیابی عملکرد مدل
  • 46. معیارهای ارزیابی
  • 47. دقت (Accuracy)
  • 48. صحت (Precision)
  • 49. بازیابی (Recall)
  • 50. امتیاز F1
  • 51. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 52. تحلیل نتایج ارزیابی
  • 53. بهبود عملکرد مدل
  • 54. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 55. استفاده از داده‌های بیشتر
  • 56. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 57. بررسی و اصلاح برچسب‌گذاری
  • 58. تکنیک‌های انتخاب ویژگی
  • 59. تکرار فرآیند آموزش
  • 60. استقرار مدل طبقه‌بندی
  • 61. ایجاد نقطه پایانی (Endpoint)
  • 62. تنظیمات امنیتی
  • 63. دسترسی به مدل مستقر شده
  • 64. فراخوانی مدل برای پیش‌بینی
  • 65. تحلیل بلادرنگ داده‌های متنی
  • 66. کاربردها در حوزه‌های مختلف
  • 67. تحلیل احساسات مشتریان
  • 68. دسته‌بندی خودکار تیکت‌های پشتیبانی
  • 69. شناسایی موضوعات مهم در شبکه‌های اجتماعی
  • 70. مدیریت محتوای وب‌سایت
  • 71. فیلترینگ محتوا
  • 72. طبقه‌بندی اسناد
  • 73. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی
  • 74. امنیت داده‌ها در پردازش ابری
  • 75. استفاده از راهکارهای امنیتی AWS
  • 76. مدیریت دسترسی‌ها (IAM)
  • 77. رمزنگاری داده‌ها
  • 78. مقررات حاکم بر داده‌ها در ایران
  • 79. سازگاری با قوانین داخلی
  • 80. پرهیز از محتوای مغایر با شئونات اسلامی
  • 81. چارچوب‌های اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 82. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده
  • 83. شفافیت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 84. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
  • 85. ملاحظات قانونی در تحلیل داده‌های متنی
  • 86. قوانین مربوط به حمایت از داده‌ها
  • 87. ممنوعیت استفاده از داده‌های حساس
  • 88. مقایسه با مدل‌های طبقه‌بندی آماده
  • 89. مزایای مدل سفارشی
  • 90. محدودیت‌های مدل سفارشی
  • 91. ملاحظات هزینه‌ای
  • 92. بهینه‌سازی هزینه‌ها در AWS
  • 93. انتخاب ابعاد مناسب برای مدل
  • 94. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 95. بازآموزی مدل‌ها
  • 96. به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 97. نظارت مستمر بر عملکرد مدل
  • 98. جمع‌بندی مباحث
  • 99. مسیرهای یادگیری پیشرفته
  • 100. مباحث تکمیلی در پردازش زبان طبیعی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ساخت مدل طبقه‌بندی سفارشی با Amazon Comprehend برای تحلیل بلادرنگ داده‌های متنی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا