کتاب تحلیل احساسات با یادگیری کم‌نمونه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات با یادگیری کم‌نمونه

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و کاربردهای آن
• 2. تحلیل احساسات سنتی در مقابل تحلیل احساسات با یادگیری کم‌نمونه
• 3. یادگیری کم‌نمونه: مفاهیم کلیدی و چالش‌ها
• 4. مجموعه داده‌ها در تحلیل احساسات و کمبود داده
• 5. روش‌های یادگیری نظارت شده در تحلیل احساسات
• 6. روش‌های یادگیری بدون نظارت در تحلیل احساسات
• 7. معرفی یادگیری کم‌نمونه مبتنی بر معیار (Metric-based)
• 8. فاصله اقلیدسی و کاربرد آن در یادگیری کم‌نمونه
• 9. یادگیری همسایگی K-نزدیک‌ترین (K-NN) برای تحلیل احساسات
• 10. یادگیری مبتنی بر نمونه‌برداری (Prototype Learning)
• 11. یادگیری مبتنی بر متا-یادگیری (Meta-Learning)
• 12. شبکه‌های عصبی سیامی (Siamese Neural Networks)
• 13. شبکه‌های تطبیق (Matching Networks)
• 14. یادگیری با استفاده از حافظه (Memory-Augmented Neural Networks)
• 15. یادگیری کم‌نمونه با استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 16. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای تحلیل احساسات
• 17. استفاده از BERT برای تحلیل احساسات با یادگیری کم‌نمونه
• 18. استفاده از RoBERTa برای تحلیل احساسات با یادگیری کم‌نمونه
• 19. استفاده از DistilBERT برای تحلیل احساسات با یادگیری کم‌نمونه
• 20. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در یادگیری کم‌نمونه
• 21. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
• 22. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات با یادگیری کم‌نمونه
• 23. معیارهای ارزیابی: دقت، فراخوانی، F1-score
• 24. روش‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها (Imbalanced Data)
• 25. انتخاب بهترین مدل یادگیری کم‌نمونه برای مجموعه داده خاص
• 26. بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 27. یادگیری کم‌نمونه برای تحلیل احساسات در متون چندزبانه
• 28. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی با یادگیری کم‌نمونه
• 29. تحلیل احساسات در نظرات مشتریان با یادگیری کم‌نمونه
• 30. تحلیل احساسات در اخبار با یادگیری کم‌نمونه
• 31. تحلیل احساسات در متون پزشکی با یادگیری کم‌نمونه
• 32. کاربردهای پیشرفته یادگیری کم‌نمونه در تحلیل احساسات
• 33. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری کم‌نمونه در تحلیل احساسات
• 34. آینده یادگیری کم‌نمونه در تحلیل احساسات
• 35. ابزارهای متن‌باز برای یادگیری کم‌نمونه در تحلیل احساسات
• 36. پیاده‌سازی یک پروژه تحلیل احساسات با یادگیری کم‌نمونه (گام به گام)