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

🎓 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

📋 سرفصل‌های دوره

• 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