فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌سازی موضوعی چندزبانه با پایتورچ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی موضوعی چندزبانه با پایتورچ

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی
• 2. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی موضوعی
• 3. بررسی روش‌های سنتی مدل‌سازی موضوعی (LDA, NMF)
• 4. معرفی پایتورچ برای پردازش زبان طبیعی
• 5. نصب و پیکربندی پایتورچ و کتابخانه‌های مرتبط
• 6. مروری بر تانسورها و عملیات پایه در پایتورچ
• 7. پردازش متن چندزبانه: چالش‌ها و راهکارها
• 8. توکنایزرها و پیش‌پردازش متن برای زبان‌های مختلف
• 9. بردارسازی متن: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 10. ساخت Word Embeddings چندزبانه
• 11. معرفی مدل‌های زبانی (Language Models)
• 12. استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های LDA و NMF در پایتورچ
• 14. ساخت یک مدل Topic Model ساده با پایتورچ
• 15. ارزیابی مدل‌های Topic Model: معیارهای ارزیابی
• 16. بررسی بصری موضوعات استخراج شده
• 17. بهینه‌سازی مدل‌های Topic Model
• 18. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد
• 19. مدل‌های پیشرفته Topic Modeling: NMF با تنوع
• 20. مدل‌های پیشرفته Topic Modeling: LDA با واریانس
• 21. استفاده از Autoencoders برای مدل‌سازی موضوعی
• 22. پیاده‌سازی Autoencoders در پایتورچ
• 23. ترکیب Autoencoders با مدل‌های زبانی
• 24. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای مدل‌سازی موضوعی
• 25. استفاده از BERT برای Topic Modeling
• 26. Fine-tuning BERT برای وظیفه Topic Modeling
• 27. پیاده‌سازی BERT-based Topic Model در پایتورچ
• 28. استفاده از مدل‌های چندزبانه BERT (mBERT)
• 29. مدل‌سازی موضوعی با استفاده از Sentence Transformers
• 30. بررسی و مقایسه Sentence Transformers برای زبان‌های مختلف
• 31. استفاده از مدل‌های Sentence Transformers در پایتورچ
• 32. تفسیرپذیری مدل‌های Topic Model
• 33. روش‌های بصری‌سازی موضوعات
• 34. استفاده از Intertopic Distance Maps (IDM)
• 35. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 36. تحلیل موضوعی نظرات کاربران
• 37. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل اخبار
• 38. استفاده از مدل‌سازی موضوعی در سیستم‌های پیشنهادگر
• 39. مدل‌سازی موضوعی و خلاصه‌سازی متن
• 40. مدل‌سازی موضوعی و طبقه‌بندی متن
• 41. استفاده از مدل‌سازی موضوعی برای تشخیص زبان
• 42. مقایسه روش‌های مختلف مدل‌سازی موضوعی چندزبانه
• 43. انتخاب بهترین روش برای یک کاربرد خاص
• 44. پیاده‌سازی یک خط لوله (pipeline) کامل مدل‌سازی موضوعی چندزبانه
• 45. استقرار مدل Topic Model در یک محیط عملیاتی
• 46. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای تولید
• 47. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 48. چالش‌های مدل‌سازی موضوعی در داده‌های کم‌حجم
• 49. استفاده از داده‌های مصنوعی برای افزایش حجم داده
• 50. به‌روزرسانی مدل‌های Topic Model به صورت پویا
• 51. یادگیری فعال (Active Learning) در مدل‌سازی موضوعی