آموزش تسلط بر Embeddings: تبدیل داده‌ها به بردار - آخرین آپدیت

دانلود Embed Everything

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: دوره «Embed Everything» یک دوره سطح متوسط است که برای متخصصان یادگیری ماشین و توسعه‌دهندگان پایتون طراحی شده تا هنر تبدیل داده‌های بدون ساختار به نمایش‌های عددی قدرتمند (Embedding) را بیاموزند. در دنیایی که داده‌ها ارزشمندترین دارایی هستند، ارزش آن‌ها اغلب در قالب‌های پیچیده‌ای مانند توضیحات محصول، تصاویر و اسناد پنهان شده است؛ این دوره کلید استخراج این ارزش را در اختیار شما قرار می‌دهد. شما یاد می‌گیرید که یک خط لوله (Pipeline) کامل و مقیاس پذیر برای ایجاد Embedding را از پایه بسازید. از طریق آزمایشگاه‌های عملی و دروس ویدئویی تخصصی، مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained) پیشرفته را برای تبدیل متن‌ها و تصاویر خام به بردارهای معنایی به کار خواهید گرفت. اما ایجاد Embedding تنها نیمی از مسیر است؛ شما همچنین مهارت حیاتی ارزیابی را با استفاده از تکنیک‌های بصری‌سازی قدرتمندی مانند t-SNE و تحلیل nearest-neighbor می‌آموزید تا تایید کنید که بردارهای شما معنای semantic واقعی داده‌ها را به درستی استخراج کرده‌اند. در پایان این دوره، شما یک اسکریپت پایتون در سطح صنعتی برای پردازش دسته‌ای (Batch Processing) مجموعه‌داده‌های بزرگ خواهید نوشت؛ مهارتی که مستقیماً در سناریوهای واقعی مانند موتور جستجوی معنایی وال‌مارت (Walmart) کاربرد دارد. پیش‌نیازها: تسلط متوسط به پایتون و مفاهیم پایه یادگیری ماشین. آشنایی با NumPy و scikit-learn مزیت محسوب می‌شود.

سرفصل ها و درس ها

از داده تا بردار: ایجاد Embedding From Data to Vectors: Creating Embeddings

امبدینگ چیست؟ ترجمه داده‌های بدون ساختار What Are Embeddings? Translating Unstructured Data
آموزش عملی: ساخت اسکریپت Batch Embedding در پایتون How-To: Build a Batch Embedding Script in Python

از بردار تا بینش: ارزیابی Embedding From Vectors to Insight: Evaluating Embeddings

جستجوی کیفیت در ابعاد بالا: مطالعه موردی پزشکی The High-Stakes Quest for Quality: A Medical Case Study
نحوه ایجاد و تحلیل نمودار t-SNE در پایتون How to Create and Analyze a t-SNE Plot in Python?