کتاب یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی
• 2. بررسی انواع داده‌های متنی و چالش‌های مربوطه
• 3. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 4. توکن‌سازی و تبدیل متن به اعداد
• 5. مدل‌های زبانی و نمایش برداری کلمات
• 6. بررسی روش‌های نمایش برداری کلمات (Word2Vec, GloVe)
• 7. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی متن
• 8. الگوریتم‌های طبقه‌بندی متن: رویکرد بیزین ساده
• 9. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی متن
• 10. درخت تصمیم و جنگل تصادفی در طبقه‌بندی متن
• 11. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن: دقت، بازخوانی، F1-score
• 12. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل خطا
• 13. تنظیم پارامترهای مدل‌ها برای بهبود عملکرد
• 14. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 15. کاهش ابعاد داده‌ها: PCA و t-SNE
• 16. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 17. شبکه‌های عصبی پیش‌خور برای طبقه‌بندی متن
• 18. لایه های پنهان و توابع فعال‌سازی
• 19. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
• 22. حافظه طولانی‌مدت کوتاه‌مدت (LSTM) و کاربردهای آن
• 23. شبکه‌های عصبی دوجهته (Bidirectional RNN)
• 24. توجه (Attention) در شبکه‌های عصبی برای متن
• 25. مدل‌های ترانسفورمر و مکانیسم خود-توجهی
• 26. بررسی مدل BERT و کاربردهای آن در طبقه‌بندی متن
• 27. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده BERT
• 28. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر دیگر (GPT, RoBERTa)
• 29. طبقه‌بندی متن با استفاده از کتابخانه scikit-learn
• 30. طبقه‌بندی متن با استفاده از کتابخانه TensorFlow
• 31. طبقه‌بندی متن با استفاده از کتابخانه PyTorch
• 32. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحلیل احساسات
• 33. تشخیص هرزنامه (Spam Detection) با استفاده از یادگیری ماشین
• 34. شناسایی موضوعات (Topic Identification) در متن
• 35. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization) با استفاده از طبقه‌بندی
• 36. طبقه‌بندی اخبار بر اساس موضوع
• 37. تشخیص زبان متن
• 38. تشخیص نویسنده متن
• 39. طبقه‌بندی نظرات مشتریان
• 40. مدیریت داده‌های نامتعادل در طبقه‌بندی متن
• 41. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
• 42. استقرار مدل‌های طبقه‌بندی متن در محیط‌های واقعی
• 43. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از ensemble learning
• 44. آشنایی با ابزارهای نظارت بر مدل و ردیابی عملکرد
• 45. ملاحظات اخلاقی در طبقه‌بندی متن