کتاب استخراج هوشمند داده از جداول اسکن‌شده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج هوشمند داده از جداول اسکن‌شده

موضوع کلی: علوم داده

موضوع میانی: پردازش تصویر و متن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استخراج داده از جداول اسکن‌شده
  • 2. چالش‌های کلیدی در استخراج داده جدولی از تصاویر
  • 3. فرآیند کلی استخراج داده: یک نمای کلی
  • 4. پیش‌پردازش تصاویر: بهبود کیفیت برای OCR
  • 5. تصحیح کج‌شدگی و اعوجاج تصویر
  • 6. حذف نویز و بهبود کنتراست
  • 7. تبدیل تصاویر به مقیاس خاکستری و آستانه‌گذاری
  • 8. روش‌های OCR و موتورهای متن‌باز
  • 9. نصب و پیکربندی Tesseract OCR
  • 10. بهینه‌سازی Tesseract برای جداول
  • 11. روش‌های پیشرفته OCR برای داده‌های جدولی
  • 12. شناسایی ساختار جدول: خطوط، سلول‌ها و سطرها
  • 13. تشخیص خطوط افقی و عمودی در جداول
  • 14. الگوریتم‌های تشخیص سلول‌های جدول
  • 15. ادغام سلول‌های مجاور
  • 16. شناسایی سرفصل‌های جدول
  • 17. تشخیص نوع داده در سلول‌ها (اعداد، متن، تاریخ)
  • 18. پاکسازی داده‌های استخراج‌شده: رفع خطاها و ناسازگاری‌ها
  • 19. اصلاح خطاهای OCR رایج
  • 20. استانداردسازی فرمت داده‌ها
  • 21. مدیریت مقادیر مفقود
  • 22. استفاده از عبارات با قاعده (Regular Expressions) برای پاکسازی
  • 23. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص خطا
  • 24. استفاده از مدل‌های NLP برای درک محتوای جدول
  • 25. تشخیص و اصلاح روابط بین سلول‌ها
  • 26. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پردازش جدول (Pandas)
  • 27. ساخت پایپ‌لاین استخراج داده جدولی
  • 28. استفاده از OpenCV برای پردازش تصویر
  • 29. استفاده از PyTesseract برای OCR
  • 30. یکپارچه‌سازی با APIهای OCR ابری
  • 31. مقایسه عملکرد موتورهای OCR مختلف
  • 32. ارزیابی دقت استخراج داده
  • 33. معیارهای ارزیابی: Precision، Recall، F1-score
  • 34. بهبود دقت با استفاده از داده‌های آموزشی
  • 35. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تشخیص ساختار جدول
  • 36. شبکه‌های CNN برای تشخیص خطوط و سلول‌ها
  • 37. شبکه‌های RNN برای درک روابط بین سلول‌ها
  • 38. استفاده از مدل‌های Transformer برای استخراج داده
  • 39. معماری‌های مدل‌های پیشرفته برای استخراج جدول
  • 40. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 41. استفاده از داده‌های مصنوعی برای افزایش حجم آموزش
  • 42. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و دقت
  • 43. استقرار مدل استخراج داده در یک محیط عملیاتی
  • 44. ساخت یک API برای استخراج داده
  • 45. مقیاس‌بندی استخراج داده برای حجم بالای اسناد
  • 46. نکات و بهترین روش‌ها برای استخراج داده
  • 47. اتوماسیون استخراج داده با استفاده از اسکریپت‌ها
  • 48. مدیریت خطاها و استثناها در فرآیند استخراج
  • 49. بررسی و اعتبارسنجی داده‌های استخراج‌شده
  • 50. آینده استخراج داده از جداول اسکن‌شده
تگ‌ها: data extraction deep learning image processing OCR OpenCV scanned documents table extraction Tesseract استخراج داده اسکن پردازش تصویر جداول داده های جدولی متن یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.