سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کدگذاری پیش‌بینانه پیام‌های فوری: راهکاری مقرون‌به‌صرفه با یادگیری ماشین

کتاب کدگذاری پیش‌بینانه پیام‌های فوری: راهکاری مقرون‌به‌صرفه با یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 کدگذاری پیش‌بینانه پیام‌های فوری: راهکاری مقرون‌به‌صرفه با یادگیری ماشین

موضوع کلی: علم داده و تحلیل پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری ماشین برای تحلیل محتوای متنی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر کشف الکترونیکی (e-Discovery) و چالش‌های آن
  • 2. چرا بررسی دستی حجم انبوهی از داده‌ها ناکارآمد و پرهزینه است؟
  • 3. معرفی کدگذاری پیش‌بینانه (Predictive Coding) به عنوان یک راهکار
  • 4. مروری بر مقاله الهام‌بخش دوره و اهداف آن
  • 5. مفاهیم پایه علم داده برای تحلیل متن
  • 6. آشنایی با محیط‌های برنامه‌نویسی پایتون (Jupyter, VS Code)
  • 7. کتابخانه‌های ضروری پایتون: Pandas, NumPy, Scikit-learn
  • 8. مبانی یادگیری ماشین: یادگیری بانظارت و بدون نظارت
  • 9. وظیفه طبقه‌بندی (Classification) در یادگیری ماشین
  • 10. اهمیت تحلیل داده‌های پیام فوری در زمینه‌های حقوقی و سازمانی
  • 11. ویژگی‌های منحصربه‌فرد پیکره‌های پیام‌ فوری (کوتاهی، زبان محاوره‌ای)
  • 12. ساختار داده‌های پیام‌رسان‌ها (JSON, XML, CSV)
  • 13. جمع‌آوری و تجمیع داده‌های پیام‌رسان‌ها از منابع مختلف
  • 14. پیش‌پردازش متن: توکنیزه کردن (Tokenization)
  • 15. پیش‌پردازش متن: حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 16. پیش‌پردازش متن: ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
  • 17. پاکسازی داده‌ها: حذف نویز و اطلاعات نامرتبط
  • 18. مدیریت کاراکترهای خاص، ایموجی‌ها و استیکرها
  • 19. شناسایی و اصلاح غلط‌های املایی و زبان محاوره‌ای
  • 20. نرمال‌سازی متن (Text Normalization)
  • 21. بازسازی رشته مکالمات (Conversation Threading)
  • 22. استخراج فراداده‌ها (Metadata) از پیام‌ها
  • 23. اهمیت مهندسی ویژگی در پروژه‌های متنی
  • 24. از متن به اعداد: مبانی بازنمایی متن
  • 25. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
  • 26. مفهوم TF (Term Frequency)
  • 27. مفهوم IDF (Inverse Document Frequency)
  • 28. بازنمایی متن با استفاده از TF-IDF
  • 29. N-grams: فراتر از کلمات منفرد
  • 30. مهندسی ویژگی برای متون کوتاه و چالش‌های آن
  • 31. مقدمه‌ای بر بردارهای کلمه (Word Embeddings)
  • 32. آشنایی با Word2Vec و GloVe
  • 33. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای بازنمایی متن
  • 34. نگاهی به مدل‌های زبانی پیشرفته (مانند BERT)
  • 35. کاهش ابعاد: چرا و چگونه؟
  • 36. روش‌های کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 37. یادگیری بانظارت برای طبقه‌بندی متن
  • 38. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) و کاربرد آن در متن
  • 39. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی مرتبط بودن (Relevance)
  • 40. الگوریتم Naive Bayes و مفروضات آن برای متن
  • 41. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 42. یادگیری فعال (Active Learning): قلب کدگذاری پیش‌بینانه
  • 43. چرا یادگیری فعال برای کاهش هزینه بازبینی انسانی حیاتی است؟
  • 44. طراحی فرآیند کدگذاری پیش‌بینانه از ابتدا تا انتها
  • 45. مفهوم مجموعه بذر (Seed Set) و اهمیت آن
  • 46. استراتژی‌های ایجاد مجموعه بذر: نمونه‌گیری تصادفی ساده
  • 47. استراتژی‌های ایجاد مجموعه بذر: نمونه‌گیری مبتنی بر کلمات کلیدی
  • 48. اولین دور آموزش: ساخت مدل پایه بر اساس مجموعه بذر
  • 49. حلقه بازخورد: پیش‌بینی، بررسی انسانی و بازآموزی مدل (Train-Predict-Review-Retrain)
  • 50. نقش حیاتی متخصص موضوعی (Subject Matter Expert - SME) در حلقه
  • 51. استراتژی‌های انتخاب نمونه برای بازبینی توسط انسان (Sampling Strategies)
  • 52. نمونه‌گیری عدم قطعیت (Uncertainty Sampling)
  • 53. نمونه‌گیری حاشیه‌ای (Margin Sampling)
  • 54. معیارهای توقف فرآیند: چه زمانی کار تمام است؟
  • 55. رسیدن به ثبات مدل (Model Stability) به عنوان یک معیار توقف
  • 56. استفاده از نرخ بازیابی (Recall) تخمینی برای توقف
  • 57. مفهوم غنی‌سازی (Richness) یا نرخ رواج (Prevalence)
  • 58. چرا ارزیابی مدل در کدگذاری پیش‌بینانه حیاتی است؟
  • 59. معیارهای کلیدی ارزیابی: دقت (Precision)
  • 60. معیارهای کلیدی ارزیابی: بازیابی (Recall)
  • 61. توازن بین دقت و بازیابی (Precision-Recall Trade-off)
  • 62. مفهوم F1-Score به عنوان میانگین همساز
  • 63. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 64. منحنی ROC و سطح زیر نمودار (AUC)
  • 65. طراحی آزمایش امکان‌سنجی: تعریف فرضیه‌ها
  • 66. ایجاد یک استاندارد طلایی (Gold Standard) برای ارزیابی
  • 67. روش‌های اعتبارسنجی: مجموعه آزمون کنار گذاشته (Hold-out Set)
  • 68. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 69. مفهوم Elusion: یافتن اسناد مرتبطی که مدل از دست داده است
  • 70. مقایسه عملکرد مدل با بازبینی دستی خطی (Linear Manual Review)
  • 71. تحلیل آماری نتایج و مفهوم معناداری (Statistical Significance)
  • 72. محاسبه صرفه‌جویی در هزینه و زمان
  • 73. مصورسازی نتایج برای ارائه به ذی‌نفعان
  • 74. پیاده‌سازی یک پروژه نمونه: تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 75. پیاده‌سازی یک پروژه نمونه: پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها
  • 76. پیاده‌سازی یک پروژه نمونه: ساخت و آموزش مدل اولیه
  • 77. پیاده‌سازی یک پروژه نمونه: اجرای حلقه یادگیری فعال
  • 78. پیاده‌سازی یک پروژه نمونه: ارزیابی نهایی و نتیجه‌گیری
  • 79. مقابله با چالش عدم توازن کلاس‌ها (Imbalanced Classes)
  • 80. روش‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتوازن (SMOTE)
  • 81. مقیاس‌پذیری راهکار برای میلیون‌ها پیام
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد و زمان آموزش مدل
  • 83. ابزارها و پلتفرم‌های موجود برای کدگذاری پیش‌بینانه
  • 84. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل پیام‌های شخصی
  • 85. چالش‌های قانونی و پذیرش کدگذاری پیش‌بینانه در دادگاه‌ها
  • 86. آینده کدگذاری پیش‌بینانه: استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 87. چالش‌های استقرار مدل در محیط عملیاتی (Deployment)
  • 88. نظارت و نگهداری مدل پس از استقرار
  • 89. مطالعه موردی: کاربرد در تحقیقات داخلی یک شرکت
  • 90. مطالعه موردی: کاربرد در دعاوی حقوقی تجاری
  • 91. خلاصه دوره: دستاوردها و مهارت‌های کسب‌شده
  • 92. راهنمای اجرای پروژه نهایی دوره
  • 93. مسیرهای یادگیری آینده: پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 94. جمع‌بندی نهایی و پاسخ به سوالات متداول

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.