اکسپرس 24
کتاب آموزش عملی تنظیم دقیق T5 برای طبقه‌بندی اسناد

کتاب آموزش عملی تنظیم دقیق T5 برای طبقه‌بندی اسناد

تگ‌ها: Deep Learning Document Classification Fine-Tuning NLP T5 اثبات مفهوم پردازش زبان طبیعی تنظیم دقیق طبقه‌بندی اسناد یادگیری عمیق

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.