کتاب Google Cloud Platform: Natural Language Processing Application Development for Sentiment Analysis at Scale, High Accuracy, and Complexity
, ,

کتاب Google Cloud Platform: Natural Language Processing Application Development for Sentiment Analysis at Scale, High Accuracy, and Complexity

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000006180 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Google Cloud Platform: Natural Language Processing Application Development for Sentiment Analysis at Scale, High Accuracy, and Complexity

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. Google Cloud Platform: Natural Language Processing Application Development for Sentiment Analysis at Scale, High Accuracy, and Complexity
  • 2. Welcome to Google Cloud NLP for Sentiment Analysis
  • 3. Course Objectives and Learning Path
  • 4. Understanding Natural Language Processing (NLP) Fundamentals
  • 5. Introduction to Sentiment Analysis: Concepts and Challenges
  • 6. Why Google Cloud Platform (GCP) for Scalable NLP?
  • 7. Setting Up Your GCP Project and Environment
  • 8. IAM: Managing Permissions and Security on GCP for ML Workloads
  • 9. GCP Core Services Overview: Compute, Storage, Networking Essentials
  • 10. Introduction to Cloud Storage for Text Data Management
  • 11. Organizing and Versioning Large Text Datasets in Cloud Storage
  • 12. Python Client Libraries for Interacting with GCP Services
  • 13. Fundamentals of Text Preprocessing: Tokenization
  • 14. Text Preprocessing: Stemming and Lemmatization Techniques
  • 15. Handling Stop Words, Punctuation, and Special Characters in Text
  • 16. Advanced Text Normalization and Cleaning Strategies
  • 17. Introduction to Feature Extraction for Text Data
  • 18. TF-IDF: Term Frequency-Inverse Document Frequency for Text Representation
  • 19. Understanding Word Embeddings: Word2Vec Principles
  • 20. Advanced Word Embeddings: GloVe and FastText
  • 21. Introduction to Contextual Embeddings: BERT Architecture
  • 22. Overview of the Cloud Natural Language API
  • 23. Performing Sentiment Analysis with the Cloud Natural Language API
  • 24. Entity Recognition and Extraction with Cloud Natural Language API
  • 25. Syntax Analysis and Parts-of-Speech Tagging with Cloud Natural Language API
  • 26. Content Classification and Categorization with Cloud Natural Language API
  • 27. Custom Entity Extraction and Annotation with Cloud Natural Language API
  • 28. Integrating Cloud Natural Language API into Python Applications
  • 29. Batch Processing Large Text Volumes with Cloud Natural Language API
  • 30. Real-time Sentiment Analysis using Cloud Natural Language API
  • 31. Monitoring and Cost Management for Cloud Natural Language API Usage
  • 32. Introduction to Data Ingestion Strategies for NLP on GCP
  • 33. Using Cloud Pub/Sub for Real-time Streaming of Text Data
  • 34. Building Scalable ETL Pipelines with Apache Beam and Dataflow
  • 35. Designing a Dataflow Pipeline for Text Preprocessing and Feature Engineering
  • 36. Storing and Querying Processed Text Data in BigQuery
  • 37. Introduction to BigQuery ML for Text Analytics and Model Training
  • 38. Data Labeling for Custom Sentiment Analysis Models: Best Practices
  • 39. Utilizing Vertex AI Data Labeling Service for High-Quality Annotations
  • 40. Exporting Labeled Datasets for Model Training on Vertex AI
  • 41. Introduction to Vertex AI: The Unified Machine Learning Platform
  • 42. Vertex AI Workbench: Managed Notebooks for Development and Experimentation
  • 43. Creating and Managing Text Datasets in Vertex AI
  • 44. Preparing Text Datasets for Custom Model Training on Vertex AI
  • 45. Introduction to Custom Model Training on Vertex AI
  • 46. Training a Logistic Regression Model for Sentiment Analysis on Vertex AI
  • 47. Model Evaluation Metrics: Precision, Recall, F1-Score, and Accuracy
  • 48. Understanding ROC Curves and AUC for Sentiment Classification Models
  • 49. Hyperparameter Tuning with Vertex AI Vizier for Optimal Performance
  • 50. Custom Training Jobs with TensorFlow on Vertex AI for NLP
  • 51. Custom Training Jobs with PyTorch on Vertex AI for NLP
  • 52. Introduction to Deep Learning Architectures for Sentiment Analysis
  • 53. Recurrent Neural Networks (RNNs) for Sequence Modeling in Text
  • 54. Long Short-Term Memory (LSTMs) Networks for Capturing Long-Range Dependencies
  • 55. Gated Recurrent Units (GRUs) for Efficient Sequence Processing
  • 56. Convolutional Neural Networks (CNNs) for Text Classification
  • 57. Understanding Attention Mechanisms in NLP Models
  • 58. The Transformers Architecture: Foundation of Modern NLP
  • 59. Leveraging Pre-trained BERT Models for Domain-Specific Sentiment Analysis
  • 60. Fine-tuning BERT on Custom Sentiment Datasets with Vertex AI
  • 61. Other Transformer Models: RoBERTa, XLNet, and ELECTRA
  • 62. Advanced Transfer Learning Strategies for High-Accuracy Sentiment Models
  • 63. Aspect-Based Sentiment Analysis: Pinpointing Specific Opinions
  • 64. Implementing Aspect-Based Sentiment Models on Vertex AI
  • 65. Challenges and Solutions for Multilingual Sentiment Analysis
  • 66. Building Robust Multilingual Sentiment Models on GCP
  • 67. Handling Negation, Sarcasm, and Irony in Sentiment Analysis Systems
  • 68. Domain-Specific Sentiment Analysis: Custom Lexicons and Knowledge Bases
  • 69. Introduction to MLOps: Principles and Practices for Production ML
  • 70. Model Versioning and Lineage Tracking with Vertex AI ML Metadata
  • 71. CI/CD for Machine Learning Models with Cloud Build and Vertex AI
  • 72. Deploying Custom Sentiment Models to Vertex AI Endpoints
  • 73. Batch Prediction for Offline Sentiment Analysis with Vertex AI
  • 74. Online Prediction for Real-time Sentiment Analysis with Vertex AI Endpoints
  • 75. Optimizing Model Inference: Quantization, Pruning, and Model Compression
  • 76. Leveraging TPUs and GPUs for Accelerated Model Training and Inference
  • 77. Designing Scalable Architectures for High-Throughput Sentiment Analysis
  • 78. Real-time Sentiment Analysis at Scale with Cloud Run and Pub/Sub
  • 79. Autoscaling Strategies for Vertex AI Endpoints and Compute Resources
  • 80. Monitoring Model Performance, Data Drift, and Concept Drift on Vertex AI
  • 81. Detecting and Mitigating Model Bias in Sentiment Analysis Systems
  • 82. Introduction to Explainable AI (XAI) for NLP Models
  • 83. LIME and SHAP for Interpreting Sentiment Model Predictions
  • 84. Ethical Considerations and Responsible AI in NLP and Sentiment Analysis
  • 85. Data Security and Privacy Best Practices for Text Data on GCP
  • 86. Cost Optimization Strategies for GCP NLP and ML Workloads
  • 87. Troubleshooting Common Issues in GCP NLP Application Development
  • 88. Advanced Sentiment Analysis with BigQuery ML and Custom Models
  • 89. Integrating BigQuery ML with Custom Vertex AI Models for Hybrid Approaches
  • 90. Serverless Sentiment Analysis with Cloud Functions for Event-Driven Architectures
  • 91. Building a Web Application for Sentiment Analysis with App Engine or Cloud Run
  • 92. Using Data Studio for Visualizing Sentiment Trends and Insights
  • 93. Dashboarding Sentiment Analysis Results with Looker Studio
  • 94. Case Study: Social Media Sentiment Monitoring at Scale
  • 95. Case Study: Customer Feedback and Review Analysis for E-commerce
  • 96. Case Study: Market Research and Brand Reputation Management
  • 97. Best Practices for Developing Production-Ready NLP Applications on GCP
  • 98. MLOps Best Practices for Maintaining High-Accuracy Sentiment Models
  • 99. Future Trends in NLP, Large Language Models, and Sentiment Analysis
  • 100. Advanced Topics: Federated Learning for Privacy-Preserving Sentiment Analysis

📚 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 Google Cloud Platform: Natural Language Processing Application Development for Sentiment Analysis at Scale, High Accuracy, and Complexity”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا