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

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

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 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

📚 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.