Name: آموزش دسته بندی داده ها با Zero-Shot Classification در Hugging Face + پیادهسازی در پایتون
Uploaded: 2025-08-17T18:11:34.000000Z
Duration: 9 min 30 s
Description: آموزش دسته بندی داده ها با Zero-Shot Classification در Hugging Face + پیادهسازی در پایتون

پایتون

power bi

فن بیان

طراحی سایت

عکاسی

زبان انگلیسی

هوش مصنوعی

فتوشاپ

اکسل

اتوکد

مهندسی شیمی

icdl

حسابداری

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

فصل یادگیری

آموزش دسته بندی داده ها با Zero-Shot Classification در Hugging Face + پیاده‌سازی در پایتون

چکیده

Zero-Shot Classification چیست؟

پیاده‌سازی Zero-Shot Classification در پایتون

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

استفاده از Zero-Shot Classification در پلتفرم Hugging Face در دنیای واقعی اهمیت زیادی دارد، زیرا این فناوری امکان دسته&zwnj;بندی داده&zwnj;ها را بدون نیاز به داده&zwnj;های آموزشی برچسب&zwnj;خورده برای هر دسته فراهم می&zwnj;کند. این ویژگی به&zwnj; ویژه در شرایطی که جمع&zwnj;آوری و برچسب&zwnj;گذاری داده&zwnj;ها هزینه&zwnj;بر یا زمان&zwnj;بر است، بسیار ارزشمند است. با استفاده از مدل&zwnj;های پیش&zwnj;آموزش&zwnj;دیده قدرتمند مانند BART یا RoBERTa، می&zwnj;توان تنها با تعریف برچسب&zwnj;ها به زبان طبیعی، متون، تصاویر یا داده&zwnj;های دیگر را به سرعت طبقه&zwnj;بندی کرد.

این رویکرد در حوزه&zwnj;هایی مانند تحلیل احساسات در شبکه&zwnj;های اجتماعی، فیلتر محتوای نامناسب، دسته&zwnj;بندی خودکار ایمیل&zwnj;ها و حتی شناسایی موضوعات جدید در تحقیقات علمی کاربرد گسترده&zwnj;ای دارد. مزیت کلیدی آن انعطاف&zwnj;پذیری و مقیاس&zwnj;پذیری بالا است، زیرا می&zwnj;تواند به سرعت با نیازهای جدید سازگار شود و دسته&zwnj;های تازه&zwnj;ای را بدون بازآموزی مدل شناسایی کند. این امر باعث افزایش سرعت تصمیم&zwnj;گیری و کاهش هزینه&zwnj;های عملیاتی می&zwnj;شود.

در این آموزش، Zero-Shot Classification را معرفی می&zwnj;کنیم و نحوه پیاده&zwnj;سازی آن را در پایتون مورد بحث قرار می&zwnj;دهیم.

آموزش دسته بندی داده ها با Zero-Shot Classification در Hugging Face + پیاده‌سازی در پایتون | فرادرس