دوره پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای افزایش دقت مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای افزایش دقت مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها در مدل‌های زبانی
• 2. اهمیت کیفیت داده در عملکرد مدل‌های زبانی
• 3. انواع داده‌های متنی و چالش‌های مرتبط
• 4. شناسایی و حذف داده‌های تکراری
• 5. حذف داده‌های نامربوط و نویز
• 6. مدیریت داده‌های از دست رفته (Missing Data)
• 7. روش‌های جایگزینی داده‌های از دست رفته
• 8. نرمال‌سازی متن: یکسان‌سازی فرمت‌ها
• 9. تبدیل حروف بزرگ به کوچک
• 10. حذف علائم نگارشی
• 11. توکنایزیشن (Tokenization): تقسیم متن به واحد‌های کوچکتر
• 12. استمینگ (Stemming) و لماتیزیشن (Lemmatization)
• 13. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 14. تصحیح املایی و گرامری
• 15. تشخیص و اصلاح غلط‌های املایی رایج
• 16. استفاده از دیکشنری‌ها و الگوریتم‌های تصحیح
• 17. مدیریت کاراکترهای خاص و کدهای HTML
• 18. تبدیل فرمت‌های مختلف فایل‌های متنی
• 19. کار با داده‌های JSON و XML
• 20. استخراج متن از تصاویر (OCR)
• 21. پاکسازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی (توییتر، فیسبوک و غیره)
• 22. پیش‌پردازش داده‌های گفتاری (Speech Data)
• 23. تبدیل متن به بردار (Text Vectorization): TF-IDF
• 24. تبدیل متن به بردار: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 25. تبدیل متن به بردار: FastText
• 26. استفاده از Embedding های از پیش آموزش‌دیده
• 27. ارزیابی کیفیت داده‌های پیش‌پردازش شده
• 28. ابزارهای متن‌باز برای پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 29. استفاده از کتابخانه‌های Python (NLTK, spaCy, scikit-learn)
• 30. ساخت Pipeline برای پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 31. بهینه‌سازی فرآیند پیش‌پردازش برای داده‌های بزرگ
• 32. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌پردازش و انتخاب بهترین روش
• 33. تاثیر پیش‌پردازش بر دقت مدل‌های زبانی
• 34. پیش‌پردازش داده‌ها برای وظایف خاص (تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی متن و غیره)
• 35. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های ترنسفورمر (BERT, GPT)
• 36. ملاحظات مربوط به زبان فارسی در پیش‌پردازش داده‌ها
• 37. چالش‌های خاص زبان فارسی (حروف چسبیده، نیم‌فاصله و غیره)
• 38. استفاده از کتابخانه‌های فارسی برای پیش‌پردازش
• 39. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های چندزبانه