سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طبقه‌بندی متون با استفاده از Amazon Comprehend: رویکرد سفارشی

کتاب طبقه‌بندی متون با استفاده از Amazon Comprehend: رویکرد سفارشی

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 با استفاده از Amazon Comprehend: رویکرد سفارشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
  • 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی NLP
  • 3. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای NLP
  • 4. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی متون
  • 5. مقدمه ای بر Amazon Comprehend
  • 6. معرفی سرویس های AWS برای NLP
  • 7. آشنایی با طبقه‌بندی متون
  • 8. انواع طبقه‌بندی متون
  • 9. اهمیت طبقه‌بندی متون در کسب و کار
  • 10. مراحل کلی طبقه‌بندی متون
  • 11. جمع‌آوری داده‌های متنی
  • 12. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. پاکسازی متن
  • 14. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 15. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 16. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 17. نمایش متون با استفاده از بردارهای عددی
  • 18. روش‌های Bag-of-Words
  • 19. روش‌های TF-IDF
  • 20. مقدمه ای بر مدل‌های زبانی
  • 21. مدل‌های زبانی آماری
  • 22. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
  • 23. آشنایی با طبقه‌بندی سفارشی (Custom Classification)
  • 24. مزایای طبقه‌بندی سفارشی
  • 25. مراحل ایجاد یک مدل طبقه‌بندی سفارشی
  • 26. تعریف کلاس‌ها (Labels)
  • 27. انتخاب داده‌های آموزشی
  • 28. فرمت‌بندی داده‌ها برای Amazon Comprehend
  • 29. ایجاد مجموعه داده آموزشی
  • 30. شروع کار با Amazon Comprehend Console
  • 31. ایجاد پروژه طبقه‌بندی سفارشی
  • 32. آپلود داده‌های آموزشی
  • 33. پیکربندی پارامترهای مدل
  • 34. آموزش مدل
  • 35. ارزیابی عملکرد مدل
  • 36. معیارهای ارزیابی مدل (دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1)
  • 37. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 38. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
  • 39. بهبود عملکرد مدل
  • 40. تکرار فرآیند آموزش و ارزیابی
  • 41. استفاده از مدل آموزش‌دیده
  • 42. فراخوانی API برای پیش‌بینی کلاس
  • 43. مثال عملی: طبقه‌بندی نظرات مشتریان
  • 44. مثال عملی: طبقه‌بندی اخبار
  • 45. مثال عملی: طبقه‌بندی اسناد حقوقی
  • 46. مثال عملی: طبقه‌بندی ایمیل‌های اسپم
  • 47. کاربرد طبقه‌بندی متون در تحلیل احساسات
  • 48. مقدمه ای بر تحلیل احساسات
  • 49. تفاوت طبقه‌بندی متون و تحلیل احساسات
  • 50. کاربرد طبقه‌بندی متون در دسته‌بندی موضوعی
  • 51. کاربرد طبقه‌بندی متون در تشخیص موضوعات پنهان
  • 52. کاربرد طبقه‌بندی متون در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. کاربرد طبقه‌بندی متون در مدیریت دانش
  • 54. کاربرد طبقه‌بندی متون در اتوماسیون فرآیندها
  • 55. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
  • 56. حریم خصوصی داده‌ها در NLP
  • 57. سوگیری در مدل‌های NLP
  • 58. مقابله با سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 59. امنیت داده‌ها در AWS
  • 60. مدیریت دسترسی در AWS
  • 61. مقدمه ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 62. کاربرد LLMs در طبقه‌بندی متون
  • 63. تفاوت LLMs با مدل‌های سنتی NLP
  • 64. محدودیت‌های مدل‌های سنتی NLP
  • 65. آینده طبقه‌بندی متون
  • 66. روندهای جدید در NLP
  • 67. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
  • 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
  • 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای NLP
  • 70. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 71. مقدمه ای بر معماری ترنسفورمر
  • 72. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 73. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 74. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در طبقه‌بندی متون
  • 75. تکنیک‌های پیشرفته در پیش‌پردازش متن
  • 76. نرمال‌سازی متن
  • 77. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
  • 78. کاربرد NER در طبقه‌بندی متون
  • 79. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 80. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
  • 81. الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوع (LDA)
  • 82. کاربرد مدل‌سازی موضوع در درک بهتر داده‌ها
  • 83. تکنیک‌های ارزیابی مدل در شرایط واقعی
  • 84. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
  • 85. بازآموزی مدل با داده‌های جدید
  • 86. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی NLP در مقیاس بزرگ
  • 88. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
  • 89. ملاحظات مربوط به هزینه‌ها در سرویس‌های ابری
  • 90. مقایسه Amazon Comprehend با سایر ابزارها
  • 91. مزایای استفاده از سرویس‌های مدیریت شده AWS
  • 92. توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر NLP
  • 93. معماری یک سیستم NLP جامع
  • 94. نمونه‌های موفق پیاده‌سازی طبقه‌بندی متون
  • 95. درس آموخته‌ها از پروژه‌های NLP
  • 96. پیش‌بینی نیازهای آتی در پردازش زبان طبیعی
  • 97. آینده یادگیری ماشین در ایران

📚 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.