اکسپرس 24
کتاب ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای پیش‌پردازش متن برای داده‌های واقعی

کتاب ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای پیش‌پردازش متن برای داده‌های واقعی

تگ‌ها: lemmatization NLP pipeline NLTK real-world data scikit-learn pipeline spaCy text preprocessing TF-IDF tokenization پاک‌سازی داده متنی پایپ‌لاین NLP پردازش زبان طبیعی پیش‌پردازش متن داده‌های واقعی نرمال‌سازی متن

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 ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای پیش‌پردازش متن برای داده‌های واقعی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و علم داده

موضوع میانی: پیش‌پردازش داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. اهمیت پیش‌پردازش متن در پروژه‌های واقعی
  • 2. شناخت انواع نویز در داده‌های متنی واقعی
  • 3. جمع‌آوری و بارگذاری داده‌های متنی خام
  • 4. پاک‌سازی اولیه متن با حذف کاراکترهای خاص
  • 5. نرمال‌سازی یونیکد و اصلاح کاراکترهای خراب
  • 6. تبدیل حروف بزرگ و کوچک به شکل استاندارد
  • 7. حذف تگ‌های HTML و مارک‌آپ از متن
  • 8. پاک‌سازی URLها و لینک‌ها از متن
  • 9. حذف ایمیل‌ها و شناسه‌های شخصی
  • 10. مدیریت فاصله‌ها و کاراکترهای سفید اضافی
  • 11. حذف اعداد و ارقام در صورت نیاز پروژه
  • 12. توکنایزیشن پایه با روش‌های ساده
  • 13. توکنایزیشن پیشرفته با NLTK
  • 14. توکنایزیشن با spaCy برای زبان‌های مختلف
  • 15. شناسایی و حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 16. ساخت لیست کلمات توقف سفارشی برای دامنه خاص
  • 17. ریشه‌یابی کلمات با Stemming
  • 18. لماتیزیشن و تفاوت آن با Stemming
  • 19. مدیریت علائم نگارشی در پیش‌پردازش
  • 20. شناسایی و حفظ موجودیت‌های نام‌دار
  • 21. نرمال‌سازی اشکال مختلف نوشتاری کلمات
  • 22. مدیریت متن‌های چندزبانه در پایپ‌لاین
  • 23. تشخیص زبان متن به صورت خودکار
  • 24. حذف متون تکراری دقیق (Exact Deduplication)
  • 25. حذف متون مشابه با Fuzzy Matching
  • 26. فیلتر کردن متون بر اساس طول و کیفیت
  • 27. حذف محتوای سمی و نامناسب
  • 28. حفاظت از اطلاعات شخصی (PII Redaction)
  • 29. تبدیل متن به فرم عددی با Bag of Words
  • 30. محاسبه TF-IDF در پایپ‌لاین پیش‌پردازش
  • 31. ساخت n-gramها برای حفظ زمینه کلمات
  • 32. مدیریت املای غلط و تصحیح خودکار
  • 33. استفاده از Regular Expression در پاک‌سازی
  • 34. ساخت توابع ماژولار برای هر مرحله پیش‌پردازش
  • 35. ترکیب مراحل در یک پایپ‌لاین scikit-learn
  • 36. استفاده از Pipeline و FeatureUnion
  • 37. پیاده‌سازی پایپ‌لاین با spaCy
  • 38. ساخت Custom Transformer برای پیش‌پردازش
  • 39. مدیریت داده‌های بسیار بزرگ با پردازش دسته‌ای
  • 40. بهینه‌سازی سرعت پایپ‌لاین برای داده‌های حجیم
  • 41. ذخیره و بارگذاری پایپ‌لاین آموزش‌دیده
  • 42. اعتبارسنجی کیفیت متن پس از پیش‌پردازش
  • 43. مقایسه تأثیر روش‌های مختلف پیش‌پردازش بر مدل
  • 44. پیش‌پردازش برای مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین
  • 45. پیش‌پردازش برای مدل‌های مبتنی بر Transformer
  • 46. آماده‌سازی متن برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 47. مدیریت متن‌های کوتاه مانند توییت و نظرات
  • 48. پیش‌پردازش متن‌های طولانی مانند مقالات
  • 49. ساخت پایپ‌لاین قابل تنظیم با پارامترها
  • 50. تست واحد برای هر مرحله پیش‌پردازش
  • 51. اشکال‌زدایی و رفع خطا در پایپ‌لاین
  • 52. مستندسازی پایپ‌لاین برای تیم‌های داده
  • 53. استفاده از Dask یا Spark برای مقیاس‌پذیری
  • 54. پیش‌پردازش متن در محیط تولید (Production)
  • 55. مانیتورینگ کیفیت داده در پایپ‌لاین زنده
  • 56. ترکیب پیش‌پردازش متن با داده‌های جدولی
  • 57. ساخت پایپ‌لاین انتها به انتها از خام تا مدل
  • 58. بهینه‌سازی ترتیب مراحل پیش‌پردازش
  • 59. مطالعه موردی: پیش‌پردازش نظرات مشتریان
  • 60. مطالعه موردی: پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 61. بهترین شیوه‌ها برای پایپ‌لاین‌های پایدار

📚 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.