پردازش زبان طبیعی با ML.NET از مایکروسافت پرس ۲۰۲۴-۵

در عصر حاضر، داده‌های متنی بخش عظیمی از اطلاعات موجود در جهان را تشکیل می‌دهند. از ایمیل‌ها و پیام‌های شبکه‌های اجتماعی گرفته تا مقالات علمی و اسناد قانونی، همه و همه نیازمند تحلیل و فهم ماشینی هستند. پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها این توانایی را می‌دهد تا زبان انسان را درک، تفسیر و حتی تولید کنند. ابزارهای مختلفی برای این منظور توسعه یافته‌اند و ML.NET، پلتفرم یادگیری ماشین متن‌باز مایکروسافت، یکی از قدرتمندترین گزینه‌ها برای توسعه‌دهندگان دات‌نت به شمار می‌رود. این دوره آموزشی جامع، شما را با اصول و تکنیک‌های پیشرفته NLP با استفاده از ML.NET آشنا می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا برنامه‌های کاربردی هوشمند و مبتنی بر متن را توسعه دهید. این دوره که توسط مایکروسافت پرس منتشر شده و به‌روزرسانی ۲۰۲۴-۵ را شامل می‌شود، تضمین می‌کند که با جدیدترین ابزارها و روش‌ها کار خواهید کرد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌ها و دانش عمیقی در زمینه‌های زیر کسب خواهید کرد:

• مبانی ML.NET و نقش آن در NLP: درک معماری ML.NET، نحوه استفاده از APIهای آن برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، و چگونگی یکپارچگی آن با اکوسیستم دات‌نت.
• اصول پردازش زبان طبیعی: آشنایی با مفاهیم کلیدی NLP مانند توکن‌سازی (Tokenization)، حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)، ریشه‌یابی (Stemming) و لَماتیزاسیون (Lemmatization)، و بردارسازی کلمات (Word Embeddings).
• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): یادگیری چگونگی ساخت مدل‌هایی که می‌توانند احساسات پشت یک متن (مثبت، منفی، خنثی) را تشخیص دهند. این بخش شامل تمرینات عملی روی داده‌های واقعی مانند نظرات مشتریان خواهد بود.
• دسته‌بندی متن (Text Classification): توانایی توسعه مدل‌هایی برای دسته‌بندی خودکار متون به دسته‌های از پیش تعریف‌شده، مانند تشخیص ایمیل‌های اسپم، دسته‌بندی مقالات خبری یا سازماندهی اسناد.
• تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition – NER): کشف و استخراج اطلاعات خاص مانند نام افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها، تاریخ‌ها و مقادیر پولی از متن‌ها. این مهارت برای تحلیل اسناد و استخراج اطلاعات کلیدی بسیار حیاتی است.
• کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models): آشنایی با چگونگی استفاده از مدل‌های NLP از پیش آموزش‌دیده و یکپارچه‌سازی آن‌ها در پروژه‌های ML.NET برای تسریع توسعه و بهبود دقت.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های NLP: یادگیری معیارهای ارزیابی مدل (مانند دقت، فراخوانی، F1-Score) و تکنیک‌های بهینه‌سازی برای بهبود عملکرد مدل‌های ساخته شده.
• پیاده‌سازی و استقرار (Deployment): آموزش نحوه استقرار مدل‌های NLP در محیط‌های مختلف از جمله برنامه‌های دسکتاپ، وب‌سرویس‌ها، و سرویس‌های ابری.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی را برای شما به همراه خواهد داشت:

• تسلط بر ML.NET: تبدیل شدن به یک متخصص در استفاده از ML.NET برای حل مسائل پیچیده NLP، که تقاضای زیادی در بازار کار دارد.
• افزایش چشمگیر فرصت‌های شغلی: با توجه به رشد روزافزون هوش مصنوعی و نیاز کسب‌وکارها به تحلیل داده‌های متنی، مهارت در NLP با ML.NET شما را از سایر رقبا متمایز می‌کند.
• توانایی ساخت راه‌حل‌های هوشمند: قادر خواهید بود برنامه‌هایی بسازید که به طور خودکار متن را پردازش کرده، از آن اطلاعات استخراج کنند، و بر اساس آن تصمیم بگیرند، مانند سیستم‌های پاسخگوی خودکار یا تحلیلگرهای شبکه‌های اجتماعی.
• یادگیری عملی با پروژه‌های واقعی: این دوره بر رویکرد “یادگیری با انجام کار” تمرکز دارد و شامل پروژه‌های عملی متعددی است که به شما کمک می‌کند مفاهیم تئوری را در سناریوهای واقعی به کار ببرید.
• همگام با آخرین پیشرفت‌ها: با توجه به به‌روزرسانی ۲۰۲۴-۵، محتوای دوره جدیدترین تکنیک‌ها و ابزارهای موجود در ML.NET و NLP را پوشش می‌دهد.
• پشتیبانی از اکوسیستم مایکروسافت: برای توسعه‌دهندگان دات‌نت، ML.NET یک انتخاب طبیعی و بومی است که ادغام آسان با سایر سرویس‌ها و فناوری‌های مایکروسافت را فراهم می‌کند.

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی C#: درک مفاهیم پایه‌ای C# از جمله ساختار داده‌ها، حلقه‌ها، شرط‌ها و برنامه‌نویسی شی‌گرا ضروری است. مثال‌ها و تمرینات دوره عمدتاً با C# ارائه می‌شوند.
• درک اولیه از مفاهیم یادگیری ماشین: آشنایی کلی با اصطلاحاتی مانند آموزش (Training)، تست (Testing)، ویژگی (Features)، برچسب (Labels) و مدل (Model) می‌تواند مفید باشد، اگرچه مفاهیم اصلی یادگیری ماشین در طول دوره مرور خواهند شد.
• محیط توسعه .NET: نصب Visual Studio (ترجیحاً نسخه جدید) یا Visual Studio Code با افزونه‌های .NET برای اجرای کدهای نمونه و پروژه‌ها.
• تمایل به یادگیری و حل مسئله: مهم‌تر از همه، علاقه به حوزه هوش مصنوعی و حل مسائل پیچیده با استفاده از داده‌های متنی.

بخش‌های اصلی دوره

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده و شامل بخش‌های اصلی زیر است که به شما یک مسیر یادگیری منطقی و گام‌به‌گام را ارائه می‌دهد:

با اتمام این دوره، شما نه تنها به دانش نظری عمیقی در زمینه پردازش زبان طبیعی دست خواهید یافت، بلکه مهارت‌های عملی لازم برای توسعه راه‌حل‌های NLP در دنیای واقعی با استفاده از ML.NET را نیز کسب خواهید کرد. این دوره یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای آینده شغلی شما در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خواهد بود.