چرا پیش‌پردازش داده‌های بدون ساختار حیاتی است؟

داده‌های بدون ساختار، همانند متن‌های آزاد، ایمیل‌ها، اسناد PDF، محتوای وب‌سایت‌ها و بسیاری موارد دیگر، بخش عظیمی از اطلاعات موجود در دنیای دیجیتال را تشکیل می‌دهند. مدل‌های هوش مصنوعی، برای درک و تحلیل مؤثر این داده‌ها، نیازمند فرمتی استاندارد و پاکسازی شده هستند. بدون پیش‌پردازش مناسب، کیفیت خروجی LLM ها و دقت سیستم‌های RAG به شدت کاهش یافته و حتی ممکن است منجر به نتایج نادرست و گمراه‌کننده شود. این دوره با هدف رفع این چالش، مسیر یادگیری شما را هموار می‌سازد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

این برنامه آموزشی عمیق، تمامی جنبه‌های کلیدی پیش‌پردازش داده‌های بدون ساختار را پوشش می‌دهد. شما با مفاهیم تئوری تا تکنیک‌های عملی، گام به گام پیش خواهید رفت:

• شناخت انواع داده‌های بدون ساختار: آشنایی با ماهیت، چالش‌ها و فرصت‌های نهفته در انواع مختلف داده‌های متنی، صوتی و تصویری.
• تکنیک‌های پاکسازی متن: یادگیری روش‌های حذف نویز، اصلاح غلط‌های املایی، نرمال‌سازی متن (مانند یکسان‌سازی حروف بزرگ و کوچک، حذف علائم نگارشی).
• توکن‌سازی (Tokenization): درک عمیق فرآیند شکستن متن به واحدهای معنایی (توکن‌ها) و انتخاب استراتژی مناسب توکن‌سازی.
• حذف کلمات توقف (Stop Word Removal): شناسایی و حذف کلمات رایج و کم‌اهمیت که تاثیر ناچیزی بر معنای کلی متن دارند.
• ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و بن‌واژه‌شناسی (Lemmatization): کاهش کلمات به ریشه یا بن واژگانی آن‌ها برای یکسان‌سازی و بهبود تحلیل.
• پردازش زبان طبیعی (NLP) در عمل: کاربرد کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمند NLP مانند NLTK، spaCy و Gensim برای پیاده‌سازی تکنیک‌های پیش‌پردازش.
• کار با ساختارهای داده پیچیده: نحوه پردازش اسناد طولانی، فایل‌های PDF، صفحات وب و داده‌های ساختاریافته در کنار داده‌های بدون ساختار.
• تکنیک‌های مرتبط با RAG: چگونگی آماده‌سازی داده‌ها برای مرحله بازیابی (Retrieval) در سیستم‌های RAG، شامل قطعه‌بندی (Chunking) و ایجاد جاسازی (Embeddings).
• کار با مدل‌های Embeddings: آشنایی با مدل‌های تبدیل متن به بردار و نحوه استفاده از آن‌ها در فرآیند پیش‌پردازش.
• ارزیابی کیفیت پیش‌پردازش: معیارهایی برای سنجش میزان اثربخشی و دقت فرآیند پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها.
• مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی: پیاده‌سازی تکنیک‌های آموخته شده در پروژه‌های کاربردی برای تقویت مهارت.

مزایای شرکت در این دوره

این دوره آموزشی، سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، متخصصان هوش مصنوعی و هر کسی است که قصد دارد با داده‌های بدون ساختار به طور مؤثر کار کند. مزایای کلیدی این دوره عبارتند از:

• افزایش چشمگیر دقت LLM ها: با داده‌های پاکسازی شده، مدل‌های زبانی قادر به درک عمیق‌تر و پاسخ‌های دقیق‌تر خواهند بود.
• بهبود عملکرد برنامه‌های RAG: سیستم‌های RAG با داده‌های بهینه، بازیابی اطلاعات مرتبط‌تر و سریع‌تری را ارائه می‌دهند.
• کاهش زمان و هزینه توسعه: یادگیری تکنیک‌های کارآمد، از هدر رفتن منابع در مراحل بعدی جلوگیری می‌کند.
• کسب مهارت‌های پرتقاضا: پیش‌پردازش داده‌های بدون ساختار، مهارتی ضروری در بازار کار فعلی هوش مصنوعی است.
• دسترسی همیشگی و فیزیکی: محتوای کامل دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی، امکان دسترسی آفلاین و دائمی را فراهم می‌آورد.
• یادگیری پروژه محور: تمرین‌های عملی و پروژه‌ها، درک مفاهیم را تضمین کرده و قابلیت پیاده‌سازی را تقویت می‌کنند.

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، توصیه می‌شود که با مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی، به خصوص زبان پایتون، آشنایی داشته باشید. همچنین، درک اولیه از مفاهیم یادگیری ماشین و نحوه‌ی کار با کتابخانه‌های پایه پایتون مانند Pandas و NumPy، مفید خواهد بود. آشنایی با مفاهیم پایه NLP به درک بهتر مطالب کمک شایانی خواهد کرد، اما اجباری نیست زیرا بخش‌هایی از آن نیز پوشش داده می‌شود.

ساختار کلی دوره

این دوره آموزشی به بخش‌های مجزا و منطقی تقسیم شده است تا یادگیری به صورت گام به گام و مؤثر صورت پذیرد:

بخش ۱: مقدمه‌ای بر داده‌های بدون ساختار و LLM/RAG

• اهمیت داده‌های بدون ساختار در عصر هوش مصنوعی.
• معرفی LLM ها و معماری RAG.
• چالش‌های کار با داده‌های واقعی و بدون ساختار.

بخش ۲: مبانی پیش‌پردازش متن

• پاکسازی متن: حذف کاراکترهای اضافی، علائم نگارشی، URL ها.
• نرمال‌سازی متن: case folding، تصحیح غلط‌های املایی.
• Tokenization: روش‌های مختلف و کاربرد آن‌ها.
• Stop Word Removal و اهمیت آن.

بخش ۳: تکنیک‌های پیشرفته پیش‌پردازش

• Stemming و Lemmatization: تفاوت‌ها و کاربردها.
• پردازش کلمات مرکب و عبارات.
• شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition – NER).
• برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging – POS).

بخش ۴: آماده‌سازی داده‌ها برای RAG

• قطعه‌بندی (Chunking): استراتژی‌های مختلف تقسیم اسناد.
• ایجاد Embeddings: معرفی مدل‌ها و کاربردها.
• Vector Databases و نقش آن‌ها.
• فهرست‌نویسی (Indexing) برای بازیابی کارآمد.

بخش ۵: ابزارها و کتابخانه‌های کلیدی

• کار با NLTK برای وظایف پایه‌ای NLP.
• استفاده از spaCy برای پردازش سریع و دقیق.
• Gensim برای مدل‌سازی موضوع و کلمات.
• مروری بر کتابخانه‌های مرتبط با LLM ها.

بخش ۶: پروژه‌های عملی و کاربردی

• ساخت یک پایپ‌لاین پیش‌پردازش برای تحلیل احساسات.
• آماده‌سازی مجموعه داده برای یک سیستم پرسش و پاسخ مبتنی بر RAG.
• پردازش داده‌های وب برای استخراج اطلاعات.
• مثال‌های پیشرفته با داده‌های چندوجهی (Multimodal).

بخش ۷: ارزیابی و بهینه‌سازی

• معیارهای ارزیابی کیفیت پیش‌پردازش.
• نکات و ترفندها برای بهینه‌سازی عملکرد.
• مدیریت خطاهای رایج.

محتوای دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی

این مجموعه آموزشی ارزشمند، به صورت کامل و با بالاترین کیفیت، بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود. این روش، تضمین‌کننده دسترسی آسان، همیشگی و بدون محدودیت به تمامی ویدئوها، کدها، اسناد و منابع آموزشی دوره است. دیگر نیازی به نگرانی در مورد سرعت دانلود یا دسترسی به اینترنت نخواهید داشت؛ تنها کافیست فلش مموری را به سیستم خود متصل کرده و یادگیری را آغاز کنید.