کتاب آموزش عملی تنظیم دقیق T5 برای طبقه‌بندی اسناد با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عملی تنظیم دقیق T5 برای طبقه‌بندی اسناد

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با معماری مدل T5
• 2. تنظیم محیط توسعه در پایتون و کتابخانه Transformers
• 3. بارگذاری و پیش‌پردازش مجموعه داده طبقه‌بندی متن
• 4. تبدیل داده‌های متنی به فرمت ورودی مدل T5
• 5. تعریف تابع Tokenizer برای T5
• 6. پیاده‌سازی DataLoader برای دسته‌بندی داده‌ها
• 7. آشنایی با مفهوم Proof of Concept در پروژه
• 8. بارگذاری مدل T5 از پیش آموزش‌دیده
• 9. تنظیم هیپرپارامترهای اولیه (Learning Rate, Batch Size)
• 10. تعریف تابع Loss برای طبقه‌بندی
• 11. پیاده‌سازی حلقه آموزش (Training Loop)
• 12. ذخیره و بارگذاری checkpoint مدل
• 13. ارزیابی مدل بر روی داده‌های اعتبارسنجی
• 14. محاسبه معیارهای دقت (Accuracy) و F1-Score
• 15. تنظیم دقیق لایه آخر (Head) مدل T5
• 16. آموزش با رویکرد Few-Shot Learning
• 17. مدیریت Overfitting با تکنیک Dropout
• 18. استفاده از Early Stopping در آموزش
• 19. تنظیم دقیق تمام لایه‌های مدل (Full Fine-Tuning)
• 20. مقایسه روش‌های Freeze و Unfreeze لایه‌ها
• 21. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
• 22. مدیریت طول ورودی و تابع Padding
• 23. آموزش با Sequential Sentence Classification
• 24. تغییر معماری T5 برای خروجی برچسب (Label)
• 25. تبدیل مسئله طبقه‌بندی به فرمت text-to-text
• 26. پیاده‌سازی تابع پیش‌بینی (Inference)
• 27. رسم نمودار Loss و Accuracy در طول آموزش
• 28. بهینه‌سازی Hyperparameter با Grid Search
• 29. استفاده از AdamW و Schedulerهای نرخ یادگیری
• 30. مدیریت حافظه GPU با Gradient Accumulation
• 31. آموزش با Precision Mixed (FP16)
• 32. ارزیابی مدل بر روی داده‌های تست
• 33. ذخیره و بارگذاری مدل نهایی با PyTorch
• 34. تغییر برچسب‌ها به رشته‌های متنی در T5
• 35. مدیریت کلاس‌های نامتوازن با Weighted Loss
• 36. پیاده‌سازی Cross-Validation برای داده‌های کوچک
• 37. تست مدل بر روی نمونه‌های واقعی
• 38. رسم ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 39. تحلیل خطاهای مدل در طبقه‌بندی
• 40. بهبود عملکرد با Ensemble چند مدل T5
• 41. تبدیل مدل به فرمت ONNX برای استقرار
• 42. استفاده از T5 Large در مقابل T5 Base
• 43. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی چندبرچسبی (Multi-Label)
• 44. آموزش با داده‌های برچسب‌گذاری شده ضعیف (Weak Supervision)
• 45. تکنیک‌های Regularization (Weight Decay, Label Smoothing)
• 46. مدیریت نویز در داده‌های آموزشی
• 47. بهینه‌سازی سرعت آموزش با DataParallel
• 48. تست Robustness مدل در برابر ورودی‌های نویزی
• 49. پیاده‌سازی Pipeline کامل از داده تا پیش‌بینی
• 50. مقایسه T5 با مدل‌های BERT و RoBERTa در طبقه‌بندی
• 51. استفاده از کتابخانه Accelerate برای آموزش توزیع‌شده
• 52. رسم منحنی Learning Rate در طول آموزش
• 53. تحلیل تأثیر طول Maximum Sequence بر عملکرد
• 54. آموزش با رویکرد Curriculum Learning
• 55. مدیریت خطاهای Memory در حین آموزش
• 56. تبدیل خروجی متنی T5 به برچسب عددی
• 57. تست مدل بر روی دامنه جدید (Domain Adaptation)
• 58. بهبود دقت با Fine-Tuning مرحله‌ای
• 59. استفاده از Logging با TensorBoard
• 60. پیاده‌سازی Callback برای ذخیره بهترین مدل
• 61. مدیریت Random Seed برای تکرارپذیری
• 62. آموزش با داده‌های چندزبانه در T5
• 63. تحلیل تأثیر تعداد Epoch بر عملکرد
• 64. بهینه‌سازی کد با Profiling GPU
• 65. تست مدل بر روی داده‌های بدون برچسب (Semi-Supervised)
• 66. استفاده از مدل T5 برای طبقه‌بندی احساسات
• 67. پیاده‌سازی Inference با Batch Processing
• 68. مدیریت حالت Train و Eval در مدل
• 69. ذخیره تاریخچه آموزش برای گزارش
• 70. نهایی‌سازی و بسته‌بندی مدل برای استفاده عملی