به دوره آموزشی تشخیص اخبار جعلی با یادگیری ماشین خوش آمدید. این یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن گام به گام نحوه ساخت یک سیستم تشخیص اخبار جعلی با استفاده از مهندسی ویژگی، رگرسیون لجستیک و سایر مدل ها را یاد خواهید گرفت. این دوره ترکیبی عالی بین پایتون و یادگیری ماشینی است و آن را به فرصتی ایده آل برای تقویت مهارت های علم داده شما تبدیل می کند. این دوره عمدتاً بر سه جنبه اصلی تمرکز خواهد داشت، اولی تجزیه و تحلیل داده ها است که در آن مجموعه داده های اخبار جعلی را از زوایای مختلف بررسی می کنید، دومی مدل سازی پیش بینی است که در آن یاد می گیرید که چگونه با استفاده از داده های بزرگ، سیستم تشخیص اخبار جعلی بسازید. و سومین مورد کاهش سوگیری های احتمالی از مدل های تشخیص اخبار جعلی است. در جلسه معرفی، اصول اولیه مدلهای تشخیص اخبار جعلی، مانند آشنایی با ملاحظات اخلاقی و چالشهای رایج را خواهید آموخت. سپس، در جلسه بعدی، قصد داریم یک مطالعه موردی داشته باشیم که در آن شما یاد خواهید گرفت که چگونه مهندسی ویژگی را بر روی یک مجموعه داده ساده برای پیش بینی واقعی یا جعلی بودن یک خبر پیاده سازی کنید. در مطالعه موردی شما به طور خاص یاد خواهید گرفت که چگونه وجود کلمات خاصی را که به طور مکرر در اخبار جعلی استفاده می شود شناسایی کنید و احتمال جعلی بودن یک مقاله خبری را بر اساس سابقه ناشر خبر محاسبه کنید. پس از آن، همچنین در مورد عوامل متعددی که در انتشار گسترده اطلاعات نادرست اخبار جعلی نقش دارند، آشنا خواهید شد، مانند نمونه هایی مانند سوگیری تایید، اتاق پژواک رسانه های اجتماعی و انگیزه های کلیک طعمه. هنگامی که تمام دانش لازم در مورد مدل تشخیص اخبار جعلی را آموختید، پروژه را آغاز خواهیم کرد. ابتدا در مورد نحوه راه اندازی Google Colab IDE گام به گام راهنمایی خواهید شد. علاوه بر آن، نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده های اخبار جعلی را از Kaggle نیز یاد خواهید گرفت، هنگامی که همه چیز آماده شد، وارد بخش اصلی دوره می شویم که بخش پروژه است. پروژه از سه قسمت اصلی تشکیل شده است. بخش اول تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم سازی است که در آن مجموعه داده ها را از زوایای مختلف بررسی می کنید، در قسمت دوم، گام به گام نحوه ساخت یک سیستم تشخیص اخبار جعلی با استفاده از رگرسیون لجستیک و مهندسی ویژگی را یاد خواهید گرفت، در عین حال، در بخش سوم، نحوه ارزیابی دقت مدل را یاد خواهید گرفت. در نهایت، در پایان دوره، یاد خواهید گرفت که چگونه با تنوع بخشیدن به داده های آموزشی و انجام ممیزی های عادلانه، سوگیری احتمالی را در سیستم های تشخیص اخبار جعلی کاهش دهید.
اول از همه، قبل از ورود به دوره، باید این سوال را از خود بپرسیم: چرا باید سیستمهای تشخیص اخبار جعلی بسازیم؟ خب جواب من اینجاست در یکی دو سال گذشته شاهد افزایش چشمگیر تعداد افرادی که از شبکه های اجتماعی استفاده می کنند و به تبع آن رشد تصاعدی در حجم اخبار و اطلاعات به اشتراک گذاشته شده آنلاین بوده ایم. در حالی که این فرصتهای باورنکردنی برای برقراری ارتباط فراهم میکند، با این حال، این افزایش در اشتراکگذاری اطلاعات هزینهای دارد، انتشار سریع اخبار تأیید نشده، گمراهکننده یا کاملاً ساختگی. این داستان ها می توانند افکار عمومی را تحت تأثیر قرار دهند، ترس را برانگیزند و حتی پیامدهای سیاسی و اجتماعی داشته باشند. در دنیایی که اطلاعات قدرت است، توانایی تشخیص گزارش دقیق و محتوای فریبنده بسیار ارزشمند است. آخرین اما نه کم اهمیت، دانستن نحوه ساخت یک مدل یادگیری ماشینی پیچیده به طور بالقوه می تواند فرصت های زیادی را ایجاد کند.
در زیر مواردی وجود دارد که میتوانید از این دوره یاد بگیرید:
اصول اساسی مدل تشخیص اخبار جعلی را بیاموزید
مطالعه موردی: استفاده از مهندسی ویژگی برای پیش بینی واقعی یا جعلی بودن عنوان خبری
عواملی را بیاموزید که به انتشار گسترده اطلاعات نادرست اخبار جعلی کمک می کند
با نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle آشنا شوید
نحوه تمیز کردن مجموعه داده با حذف ردیفهای از دست رفته و مقادیر تکراری را بیاموزید
با نحوه انجام اعتبار منبع خبری آشنا شوید
با نحوه شناسایی کلمات کلیدی مرتبط با اخبار جعلی آشنا شوید
با نحوه انجام تحلیل عنوان و طول اخبار آشنا شوید
با نحوه تشخیص احساسات در اخبار جعلی آشنا شوید
با نحوه تشخیص احساسات در جعلی جدید با NLP آشنا شوید
با نحوه ساخت مدل تشخیص اخبار جعلی با مهندسی ویژگی آشنا شوید
با نحوه ساخت مدل تشخیص اخبار جعلی با رگرسیون لجستیک آشنا شوید
با نحوه ساخت مدل تشخیص اخبار جعلی با Random Forest آشنا شوید
با نحوه ارزیابی مدل تشخیص اخبار جعلی با ماتریس سردرگمی آشنا شوید
با نحوه انجام حسابرسی عادلانه با تفاوت برابری جمعیتی آشنا شوید
با نحوه کاهش سوگیری احتمالی در تشخیص اخبار جعلی آشنا شوید
یودمی یکی از بزرگترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین است که به میلیونها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دورههای متنوع و کاربردی را فراهم میکند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینههای مختلف از فناوری اطلاعات و برنامهنویسی گرفته تا زبانهای خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه میدهد. با استفاده از یودمی، کاربران میتوانند به صورت انعطافپذیر و بهینه، مهارتهای جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگیهای برجسته یودمی، کیفیت بالای دورهها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد میدهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و میتوانند به بهترین شکل ممکن از آموزشها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین، به افراد امکان میدهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارتهای مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.
مشاور سابق ریسک فناوری و علاقهمند به تجارت الکترونیک
نمایش نظرات