اکسپرس 24
کتاب طبقه‌بندی اسناد در مقیاس بزرگ: تئوری و پیاده‌سازی

کتاب طبقه‌بندی اسناد در مقیاس بزرگ: تئوری و پیاده‌سازی

تگ‌ها: Document Classification پردازش زبان طبیعی تحلیل متن داده‌کاوی طبقه‌بندی اسناد متن کاوی مقیاس بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

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 طبقه‌بندی اسناد در مقیاس بزرگ: تئوری و پیاده‌سازی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی

موضوع میانی: یادگیری ماشین برای تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
  • 3. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 4. توکنایز کردن و ریشه‌یابی کلمات
  • 5. نمایندگی متن: مدل‌های Bag-of-Words و TF-IDF
  • 6. بردارسازی متن: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 7. خوشه‌بندی اسناد: روش‌های K-Means و سلسله مراتبی
  • 8. طبقه‌بندی متن: الگوریتم‌های Naive Bayes و SVM
  • 9. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی برای طبقه‌بندی متن
  • 10. شبکه‌های عصبی: معرفی و کاربرد در طبقه‌بندی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای متن
  • 13. مدل‌های ترانسفورمر: معرفی و معماری
  • 14. BERT: پیش‌آموزش و Fine-tuning
  • 15. طبقه‌بندی چند برچسبی
  • 16. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، بازخوانی، F1-score
  • 17. ماتریس درهم‌ریختگی و منحنی ROC
  • 18. تنظیم پارامترهای مدل: Cross-Validation و Grid Search
  • 19. مدیریت داده‌های نامتوازن در طبقه‌بندی
  • 20. روش‌های نمونه‌برداری بیش از حد و کمتر از حد
  • 21. استفاده از الگوریتم‌های Ensemble در طبقه‌بندی متن
  • 22. طبقه‌بندی اسناد با استفاده از Python و Scikit-learn
  • 23. پیاده‌سازی TF-IDF در Python
  • 24. استفاده از Word Embeddings در Scikit-learn
  • 25. ساخت مدل‌های طبقه‌بندی با Keras و TensorFlow
  • 26. استفاده از BERT در Keras
  • 27. طبقه‌بندی اسناد خبری
  • 28. طبقه‌بندی نظرات مشتریان
  • 29. تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
  • 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 31. طبقه‌بندی مقالات علمی
  • 32. طبقه‌بندی اسناد حقوقی
  • 33. طبقه‌بندی ایمیل‌ها
  • 34. استخراج اطلاعات از متن
  • 35. خلاصه سازی متن
  • 36. تولید متن خودکار
  • 37. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
  • 38. طبقه‌بندی تصاویر متنی (OCR)
  • 39. طبقه‌بندی اسناد چندزبانه
  • 40. بهبود کارایی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 41. بهینه‌سازی حافظه و زمان اجرا
  • 42. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
  • 43. استقرار مدل‌های طبقه‌بندی در محیط Production
  • 44. مقیاس‌پذیری سیستم‌های طبقه‌بندی اسناد
  • 45. پردازش متن در مقیاس بزرگ با Spark
  • 46. استفاده از پایگاه داده‌های NoSQL برای ذخیره متن
  • 47. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های طبقه‌بندی
  • 48. تفسیرپذیری مدل‌های طبقه‌بندی
  • 49. روش‌های SHAP و LIME برای توضیح پیش‌بینی‌ها
  • 50. اتوماسیون فرایند طبقه‌بندی اسناد
  • 51. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 52. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 53. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در طبقه‌بندی متن
  • 54. پیش‌پردازش پیشرفته متن: تصحیح املایی و گرامری
  • 55. کاربرد طبقه‌بندی اسناد در موتورهای جستجو
  • 56. ارتباط طبقه‌بندی اسناد با بازیابی اطلاعات
  • 57. کاربرد طبقه‌بندی اسناد در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 58. طبقه‌بندی اسناد پزشکی
  • 59. طبقه‌بندی اسناد مالی
  • 60. تحلیل روند موضوعی (Topic Modeling)
  • 61. روش‌های Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • 62. روش‌های Non-negative Matrix Factorization (NMF)
  • 63. مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق برای متن
  • 64. توجه (Attention) و مکانیسم‌های آن
  • 65. مدل‌های ترانسفورمر پیشرفته: GPT و T5
  • 66. آشنایی با فریم‌ورک‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, spaCy)
  • 67. استفاده از APIهای پردازش زبان طبیعی (Google Cloud NLP, Azure Text Analytics)
  • 68. مبانی حقوقی طبقه‌بندی اسناد و حریم خصوصی داده‌ها
  • 69. چالش‌ها و محدودیت‌های طبقه‌بندی اسناد در مقیاس بزرگ
  • 70. آینده طبقه‌بندی اسناد و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی

📚 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.