اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی از متن تا پیش‌بینی: کتاب جامع و کاربردی متن‌کاوی پیش‌بینانه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از متن تا پیش‌بینی: دوره جامع و کاربردی متن‌کاوی پیش‌بینانه

موضوع کلی: علم داده (Data Science)

موضوع میانی: متن‌کاوی و پردازش زبان طبیعی (Text Mining & NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و متن‌کاوی
• 2. مفاهیم بنیادی متن‌کاوی و پردازش زبان طبیعی
• 3. چرخه متن‌کاوی: از جمع‌آوری تا ارزیابی
• 4. مروری بر روش‌های پیش‌بینانه در متن‌کاوی
• 5. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 6. Tokenization: قطعه‌بندی متن
• 7. Stemming و Lemmatization: ریشه‌یابی کلمات
• 8. Stop Word Removal: حذف کلمات پرتکرار بی‌اهمیت
• 9. Case Conversion: یکسان‌سازی حروف
• 10. Encoding: تبدیل متن به فرمت قابل پردازش
• 11. Bag-of-Words: مدل کیسه کلمات
• 12. TF-IDF: وزن‌دهی به کلمات
• 13. N-grams: مدل‌های N-گرمی
• 14. Word Embeddings: معرفی بردارهای کلمه
• 15. Word2Vec: آموزش بردارهای کلمه با Word2Vec
• 16. GloVe: آموزش بردارهای کلمه با GloVe
• 17. FastText: آموزش بردارهای کلمه با FastText
• 18. Embeddings from Language Models (ELMo)
• 19. Transformer Models and BERT Embeddings
• 20. Document Similarity: سنجش شباهت اسناد
• 21. Cosine Similarity: شباهت کسینوسی
• 22. Euclidean Distance: فاصله اقلیدسی
• 23. Jaccard Index: شاخص جاکارد
• 24. Latent Semantic Analysis (LSA): تحلیل معنایی پنهان
• 25. Latent Dirichlet Allocation (LDA): تخصیص دیریکله پنهان
• 26. Topic Modeling: مدل‌سازی موضوعی
• 27. Non-negative Matrix Factorization (NMF)
• 28. Sentiment Analysis: تحلیل احساسات
• 29. Lexicon-based Sentiment Analysis
• 30. Machine Learning for Sentiment Analysis
• 31. Deep Learning for Sentiment Analysis
• 32. Text Classification: دسته‌بندی متون
• 33. Naive Bayes Classifier: دسته‌بندی بیز ساده
• 34. Support Vector Machines (SVM): ماشین‌های بردار پشتیبان
• 35. Logistic Regression: رگرسیون لجستیک
• 36. Decision Trees: درخت‌های تصمیم
• 37. Random Forests: جنگل‌های تصادفی
• 38. Gradient Boosting Machines (GBM)
• 39. K-Nearest Neighbors (KNN): نزدیکترین همسایه
• 40. Neural Networks for Text Classification
• 41. Convolutional Neural Networks (CNNs) for Text
• 42. Recurrent Neural Networks (RNNs) for Text
• 43. Long Short-Term Memory (LSTM) networks
• 44. Gated Recurrent Units (GRUs)
• 45. Attention Mechanisms in Text
• 46. Transformer Networks for Text Classification
• 47. Text Summarization: خلاصه‌سازی متن
• 48. Extractive Summarization: خلاصه‌سازی استخراجی
• 49. Abstractive Summarization: خلاصه‌سازی انتزاعی
• 50. Sequence-to-Sequence Models for Summarization
• 51. Text Generation: تولید متن
• 52. Markov Chains for Text Generation
• 53. Language Models for Text Generation
• 54. Generative Adversarial Networks (GANs) for Text
• 55. Question Answering: پاسخگویی به سوالات
• 56. Knowledge Graphs and Question Answering
• 57. Machine Reading Comprehension
• 58. Natural Language Inference (NLI)
• 59. Named Entity Recognition (NER): تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
• 60. Part-of-Speech (POS) Tagging: برچسب‌زنی اجزای کلام
• 61. Dependency Parsing: تجزیه وابستگی
• 62. Coreference Resolution: رفع ابهام هم‌مرجعی
• 63. Information Extraction: استخراج اطلاعات
• 64. Relation Extraction: استخراج روابط
• 65. Event Extraction: استخراج رویدادها
• 66. Text Clustering: خوشه‌بندی متون
• 67. K-Means Clustering for Text
• 68. Hierarchical Clustering for Text
• 69. Topic Modeling for Text Clustering
• 70. Evaluation Metrics for Text Classification
• 71. Precision, Recall, F1-Score
• 72. Accuracy and Error Rate
• 73. ROC Curves and AUC
• 74. Evaluation Metrics for Text Summarization
• 75. ROUGE Score
• 76. BLEU Score
• 77. Text Preprocessing Pipelines in Python
• 78. NLTK Library for Text Mining
• 79. SpaCy Library for Text Mining
• 80. Gensim Library for Topic Modeling
• 81. Scikit-learn for Text Classification
• 82. TensorFlow for Deep Learning in Text
• 83. PyTorch for Deep Learning in Text
• 84. Data Visualization for Text Mining
• 85. Word Clouds
• 86. Network Graphs
• 87. Time Series Analysis of Text Data
• 88. Text Mining for Social Media Analysis
• 89. Text Mining for Customer Reviews Analysis
• 90. Text Mining for Scientific Literature Analysis
• 91. Text Mining for Financial Text Analysis
• 92. Text Mining for Healthcare Text Analysis
• 93. Bias Detection in Text
• 94. Fairness and Explainability in Text Mining
• 95. Adversarial Attacks on Text Models
• 96. Privacy-Preserving Text Mining
• 97. Active Learning for Text Mining
• 98. Transfer Learning for Text Mining
• 99. Few-Shot Learning for Text Mining
• 100. Continual Learning for Text Mining