سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طبقه‌بندی متون سفارشی با استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی

کتاب طبقه‌بندی متون سفارشی با استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی متون سفارشی با استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: طبقه‌بندی متن با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
  • 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در پردازش متن
  • 3. آشنایی با مفاهیم کلیدی طبقه‌بندی متن
  • 4. انواع روش‌های طبقه‌بندی متن
  • 5. کاربردهای طبقه‌بندی متن در دنیای واقعی
  • 6. اهمیت طبقه‌بندی متن سفارشی
  • 7. مقدمه‌ای بر ابزارهای پردازش زبان طبیعی
  • 8. معرفی ابزارهای متن‌باز برای طبقه‌بندی
  • 9. معرفی پلتفرم‌های ابری برای پردازش زبان طبیعی
  • 10. بررسی اجمالی Amazon Comprehend
  • 11. قابلیت‌های Amazon Comprehend برای طبقه‌بندی متن
  • 12. آماده‌سازی داده‌ها برای طبقه‌بندی متن
  • 13. جمع‌آوری مجموعه داده‌های متنی
  • 14. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 15. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 16. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون (Stemming & Lemmatization)
  • 17. تبدیل متن به بردارهای عددی
  • 18. روش‌های نمایش متن: Bag-of-Words
  • 19. روش‌های نمایش متن: TF-IDF
  • 20. روش‌های نمایش متن: Word Embeddings
  • 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی
  • 22. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی متن
  • 23. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
  • 24. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 25. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی متن
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 28. شبکه‌های عصبی LSTM و GRU
  • 29. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 30. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی متن سفارشی
  • 31. چرا نیاز به طبقه‌بندی متن سفارشی داریم؟
  • 32. مراحل ایجاد یک مدل طبقه‌بندی متن سفارشی
  • 33. انتخاب چارچوب و ابزار مناسب
  • 34. مراحل کار با Amazon Comprehend برای طبقه‌بندی سفارشی
  • 35. ایجاد یک مجموعه داده آموزشی سفارشی
  • 36. تعریف کلاس‌ها (دسته‌بندی‌ها)
  • 37. برچسب‌گذاری داده‌های آموزشی
  • 38. فرمت فایل‌های ورودی برای Amazon Comprehend
  • 39. آماده‌سازی فایل‌های CSV برای آموزش
  • 40. آماده‌سازی فایل‌های JSON Lines برای آموزش
  • 41. بارگذاری مجموعه داده آموزشی در Amazon Comprehend
  • 42. تنظیم پارامترهای مدل طبقه‌بندی سفارشی
  • 43. انتخاب الگوریتم پایه (Backend Algorithm)
  • 44. تنظیم پارامترهای مربوط به الگوریتم
  • 45. آموزش مدل طبقه‌بندی متن سفارشی
  • 46. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 47. ارزیابی عملکرد مدل آموزش‌دیده
  • 48. معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy)
  • 49. معیارهای ارزیابی: صحت (Precision)
  • 50. معیارهای ارزیابی: بازیابی (Recall)
  • 51. معیارهای ارزیابی: امتیاز F1
  • 52. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 53. بهبود عملکرد مدل طبقه‌بندی
  • 54. تنظیم مجدد هایپرپارامترها
  • 55. افزایش حجم و کیفیت داده‌های آموزشی
  • 56. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تر
  • 57. مدیریت و استقرار مدل طبقه‌بندی سفارشی
  • 58. ذخیره‌سازی مدل آموزش‌دیده
  • 59. استفاده از API برای پیش‌بینی کلاس‌ها
  • 60. یکپارچه‌سازی مدل با برنامه‌های کاربردی
  • 61. نمونه‌سازی عملی: طبقه‌بندی نظرات کاربران
  • 62. نمونه‌سازی عملی: طبقه‌بندی اخبار
  • 63. نمونه‌سازی عملی: دسته‌بندی ایمیل‌ها
  • 64. نمونه‌سازی عملی: تحلیل احساسات متون
  • 65. کاربرد تحلیل احساسات در کسب‌وکار
  • 66. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
  • 67. حریم خصوصی داده‌ها در طبقه‌بندی متن
  • 68. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 69. مقابله با سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 70. آیندهٔ طبقه‌بندی متن با هوش مصنوعی
  • 71. روندهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
  • 72. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در طبقه‌بندی متن
  • 73. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و طبقه‌بندی متن
  • 74. کاربرد LLMs در طبقه‌بندی متن سفارشی
  • 75. ملاحظات امنیتی در استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی
  • 76. پروتکل‌های امنیتی در Amazon Comprehend
  • 77. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 78. بررسی هزینه‌های استفاده از خدمات ابری
  • 79. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Amazon Comprehend
  • 80. مقایسهٔ ابزارهای مختلف طبقه‌بندی متن
  • 81. مزایا و معایب ابزارهای متن‌باز
  • 82. مزایا و معایب پلتفرم‌های ابری
  • 83. انتخاب ابزار مناسب برای نیازهای خاص
  • 84. نکات پیشرفته در طبقه‌بندی متن
  • 85. طبقه‌بندی چندبرچسبی (Multi-label Classification)
  • 86. طبقه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Classification)
  • 87. مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 88. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
  • 89. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 90. آموزش مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 91. بازنگری و پالایش کلاس‌ها
  • 92. مستندسازی فرآیند طبقه‌بندی متن
  • 93. توسعهٔ چارچوب‌های ارزیابی سفارشی
  • 94. ساخت داشبوردهای نظارتی
  • 95. کاربرد طبقه‌بندی متن در پشتیبانی مشتری
  • 96. کاربرد طبقه‌بندی متن در بازاریابی محتوا
  • 97. کاربرد طبقه‌بندی متن در مدیریت ریسک
  • 98. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحقیقات بازار
  • 99. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • 100. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری

📚 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.