کتاب طبقه‌بندی متون با استفاده از Amazon Comprehend

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

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش متن
  • 3. مفهوم طبقه‌بندی متن
  • 4. اهمیت طبقه‌بندی متن در کاربردهای عملی
  • 5. معرفی Amazon Comprehend
  • 6. قابلیت‌های اصلی Amazon Comprehend
  • 7. مروری بر مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 8. مراحل ساخت یک مدل طبقه‌بندی متن سفارشی
  • 9. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی
  • 10. فرمت داده‌های ورودی برای Amazon Comprehend
  • 11. اهمیت کیفیت داده‌های آموزشی
  • 12. نمونه‌گیری و متعادل‌سازی مجموعه داده
  • 13. تعریف برچسب‌های کلاس
  • 14. انتخاب برچسب‌های مناسب برای طبقه‌بندی
  • 15. تأثیر تعداد برچسب‌ها بر عملکرد مدل
  • 16. استفاده از داده‌های متنی فارسی
  • 17. تفاوت‌های پردازش متن فارسی با زبان‌های دیگر
  • 18. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 19. ابزارهای پیش‌پردازش متن فارسی
  • 20. نرمال‌سازی متن فارسی (حذف علائم، یکسان‌سازی)
  • 21. توکن‌سازی متن فارسی
  • 22. حذف کلمات توقف (Stop Words) در فارسی
  • 23. ریشه‌یابی کلمات (Stemming/Lemmatization) در فارسی
  • 24. ایجاد ویژگی از متن (Feature Extraction)
  • 25. روش‌های Bag-of-Words
  • 26. روش‌های TF-IDF
  • 27. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
  • 28. مفهوم Word2Vec
  • 29. کاربرد Word2Vec در طبقه‌بندی متن
  • 30. مفهوم GloVe
  • 31. کاربرد GloVe در طبقه‌بندی متن
  • 32. مدل‌های پیشرفته‌تر بردارهای کلمه
  • 33. معرفی مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 34. مفهوم Attention Mechanism
  • 35. معرفی مدل BERT
  • 36. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
  • 37. تنظیم پارامترهای مدل‌های ترنسفورمر
  • 38. ساخت مدل طبقه‌بندی سفارشی در Amazon Comprehend
  • 39. تعریف مجموعه داده در Comprehend
  • 40. بارگذاری داده‌های آموزشی
  • 41. فرمت فایل‌های داده آموزشی
  • 42. تنظیمات مربوط به ساخت مدل
  • 43. انتخاب الگوریتم یادگیری (در صورت امکان)
  • 44. آغاز فرآیند آموزش مدل
  • 45. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 46. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
  • 47. دقت (Accuracy)
  • 48. دقت (Precision)
  • 49. بازیابی (Recall)
  • 50. امتیاز F1
  • 51. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 52. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 53. رفع اشکال و بهبود مدل
  • 54. تنظیم پارامترهای مدل برای بهبود عملکرد
  • 55. افزایش حجم داده‌های آموزشی
  • 56. استفاده از داده‌های بیشتر
  • 57. استفاده از روش‌های Data Augmentation
  • 58. بهبود کیفیت داده‌های آموزشی
  • 59. انتخاب ویژگی‌های بهتر
  • 60. تنظیمات پیشرفته‌تر در Comprehend
  • 61. کاربرد مدل طبقه‌بندی آموزش‌دیده
  • 62. استفاده از API برای پیش‌بینی کلاس
  • 63. مثال عملی پیش‌بینی کلاس متن
  • 64. دریافت نتایج پیش‌بینی
  • 65. قابلیت اطمینان پیش‌بینی (Confidence Score)
  • 66. کاربرد نتایج پیش‌بینی در برنامه‌های کاربردی
  • 67. طبقه‌بندی خودکار ایمیل‌ها
  • 68. تحلیل احساسات کاربران
  • 69. دسته‌بندی اخبار و مقالات
  • 70. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. شناسایی هرزنامه‌ها
  • 72. مدیریت محتوا
  • 73. طبقه‌بندی شکایات مشتریان
  • 74. سیستم‌های پشتیبانی مشتریان
  • 75. کاربردهای امنیتی و تشخیص ناهنجاری
  • 76. طبقه‌بندی اسناد حقوقی
  • 77. طبقه‌بندی متون پزشکی
  • 78. طبقه‌بندی محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 79. ملاحظات اخلاقی در پردازش زبان طبیعی
  • 80. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 81. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
  • 82. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
  • 83. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 84. آیندهٔ طبقه‌بندی متن
  • 85. پیشرفت‌های اخیر در NLP
  • 86. تکنیک‌های یادگیری عمیق جدید
  • 87. کاربردهای نوظهور طبقه‌بندی متن
  • 88. چالش‌های پیش رو در NLP
  • 89. مقایسه Comprehend با سایر ابزارها
  • 90. مزایای استفاده از Amazon Comprehend
  • 91. مقایسه با سرویس‌های مشابه
  • 92. ملاحظات هزینه در استفاده از Comprehend
  • 93. امنیت داده‌ها در AWS
  • 94. پشتیبانی و منابع آموزشی Comprehend
  • 95. مرور کلی بر مباحث دوره
  • 96. تمرینات عملی و پروژه‌های پایانی
  • 97. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
  • 98. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
  • 99. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در طبقه‌بندی
  • 100. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ

📚 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.