کتاب صوتی ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن با معیارهای دقیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن با معیارهای دقیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: متریک‌های خاص برای وظایف مختلف NLP

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی متن و اهمیت آن
• 2. تعریف وظایف اصلی در طبقه‌بندی متن
• 3. شناخت انواع طبقه‌بندی متن (دودویی، چندکلاسه، چندبرچسبی)
• 4. مروری بر داده‌های متنی و پیش‌پردازش آن‌ها
• 5. پاکسازی داده‌های متنی: حذف نویز و اصلاح خطاها
• 6. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 7. حذف کلمات توقف (Stop Words) و ریشه‌یابی کلمات (Stemming/Lemmatization)
• 8. نمایش متنی: تبدیل متن به بردار عددی
• 9. روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
• 10. استفاده از مدل‌های زبانی مبتنی بر فرکانس
• 11. نظارت بر فرآیند آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
• 12. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 13. دقت (Accuracy) و معیارهای مرتبط
• 14. حساسیت (Recall) و ویژگی (Precision)
• 15. امتیاز F1 و میانگین هارمونیک
• 16. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 17. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی دودویی
• 18. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی چندکلاسه
• 19. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی چندبرچسبی
• 20. مدل‌های آماری کلاسیک برای طبقه‌بندی متن
• 21. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• 22. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
• 23. نایوب بیز (Naive Bayes)
• 24. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
• 25. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
• 26. مدل‌های یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی متن
• 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در پردازش متن
• 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 29. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
• 30. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 31. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر مانند BERT
• 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 33. طبقه‌بندی احساسات (Sentiment Analysis)
• 34. شناخت موضوعات (Topic Modeling)
• 35. استخراج کلیدواژه (Keyword Extraction)
• 36. دسته‌بندی اخبار و مقالات
• 37. تشخیص اسپم (Spam Detection)
• 38. طبقه‌بندی نظرات کاربران
• 39. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 40. شناسایی زبان متن
• 41. طبقه‌بندی اسناد حقوقی
• 42. طبقه‌بندی متون علمی و پژوهشی
• 43. مدیریت دانش سازمانی با طبقه‌بندی متن
• 44. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. بهبود موتورهای جستجو
• 46. خودکارسازی پاسخگویی به سوالات
• 47. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 48. پردازش زبان طبیعی در خدمت کسب‌وکار
• 49. تحلیل بازار و رقبا
• 50. شناخت مشتریان و نیازهای آن‌ها
• 51. استانداردهای داده و حریم خصوصی در طبقه‌بندی متن
• 52. ملاحظات شرعی در پردازش داده‌های متنی
• 53. چارچوب‌های اخلاقی در هوش مصنوعی متنی
• 54. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های طبقه‌بندی
• 55. پیش‌پردازش داده‌های متنی به زبان فارسی
• 56. چالش‌های زبان فارسی در پردازش متن
• 57. استفاده از واژگان و اصطلاحات فارسی رایج
• 58. مدل‌های آماری برای زبان فارسی
• 59. یادگیری عمیق برای زبان فارسی
• 60. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 61. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن فارسی
• 62. معیارهای ارزیابی خاص برای زبان فارسی
• 63. داده‌های آموزشی فارسی: تهیه و برچسب‌گذاری
• 64. منابع داده‌های متنی فارسی
• 65. مجموعه‌داده‌های عمومی فارسی
• 66. جمع‌آوری داده از منابع رسمی و معتبر
• 67. برچسب‌گذاری داده‌ها با رویکرد انسانی
• 68. استفاده از ابزارهای کمکی برای برچسب‌گذاری
• 69. کنترل کیفیت برچسب‌گذاری
• 70. مدیریت و سازماندهی مجموعه‌داده‌های بزرگ
• 71. روش‌های نمونه‌گیری در مجموعه‌داده‌های متنی
• 72. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 73. اهمیت اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 74. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 75. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 76. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 77. بهینه‌سازی بایسی (Bayesian Optimization)
• 78. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی
• 79. تفسیر نتایج مدل‌های طبقه‌بندی
• 80. شناخت دلایل تصمیم‌گیری مدل
• 81. استفاده از تکنیک‌های بصری‌سازی
• 82. ارائه گزارش‌های قابل فهم از عملکرد مدل
• 83. پیاده‌سازی مدل در محیط عملیاتی
• 84. ملاحظات فنی در استقرار مدل
• 85. مقیاس‌پذیری و کارایی مدل
• 86. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 87. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 88. حفاظت از داده‌ها و اطلاعات حساس
• 89. رعایت قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 90. تطابق با آیین‌نامه‌ها و مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 91. پرهیز از محتوای مغایر با حدود شرعی
• 92. تأکید بر استفاده از چارچوب‌های علمی و فقهی رسمی
• 93. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 94. بررسی خطاهای احتمالی و پیامدهای آن‌ها
• 95. پیش‌بینی و جلوگیری از سوءاستفاده از مدل‌ها
• 96. توسعه پایدار در حوزه هوش مصنوعی متنی
• 97. نوآوری و تحقیق و توسعه در طبقه‌بندی متن
• 98. کاربردهای پیشرفته در آینده
• 99. نقش متخصصان در توسعه و به‌کارگیری مدل‌ها
• 100. اخلاق حرفه‌ای در علم داده و هوش مصنوعی