دوره مدل‌سازی موضوعی با تخصیص دیریکله پنهان (Latent Dirichlet Allocation) - از تئوری تا پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی موضوعی با تخصیص دیریکله پنهان (Latent Dirichlet Allocation) - از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: روش‌های یادگیری بدون نظارت

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و داده‌کاوی
• 2. یادگیری بدون نظارت: مفاهیم و کاربردها
• 3. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی
• 4. تخصیص دیریکله پنهان: تاریخچه و انگیزه‌ها
• 5. مدل‌های احتمالی گرافیکی
• 6. توزیع دیریکله: تعریف و ویژگی‌ها
• 7. توزیع چندجمله‌ای: مفاهیم و کاربردها
• 8. تابع لگاریتمی و نقش آن در مدل‌سازی موضوعی
• 9. مفاهیم پایه در نظریه اطلاعات
• 10. پیاده‌سازی ساده LDA با استفاده از Python
• 11. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی موضوعی
• 12. پیش‌پردازش متن: حذف کلمات توقف و ریشه‌یابی
• 13. بردارسازی متن: روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
• 14. تخمین پارامترهای مدل LDA: روش‌های مختلف
• 15. روش Gibbs Sampling برای استنتاج در LDA
• 16. روش Variational Inference برای استنتاج در LDA
• 17. ارزیابی مدل‌های موضوعی: معیار Perplexity
• 18. ارزیابی مدل‌های موضوعی: معیار Coherence
• 19. انتخاب تعداد بهینه موضوعات
• 20. تاثیر پارامترهای α و β بر نتایج LDA
• 21. استفاده از LDA در خوشه‌بندی اسناد
• 22. کاربرد LDA در خلاصه‌سازی متن
• 23. LDA و تشخیص موضوعات در شبکه‌های اجتماعی
• 24. LDA و تحلیل بازخورد مشتریان
• 25. LDA در سیستم‌های توصیه‌گر
• 26. پیاده‌سازی LDA با استفاده از کتابخانه Gensim
• 27. مقایسه عملکرد LDA با سایر روش‌های مدل‌سازی موضوعی
• 28. مدل‌های Latent Semantic Analysis (LSA) و Non-negative Matrix Factorization (NMF)
• 29. LDA و مدل‌های سلسله مراتبی Dirichlet Process
• 30. مدل‌های Topic-in-Time
• 31. LDA برای داده‌های متنی چندزبانه
• 32. LDA و داده‌های تصویری
• 33. LDA و داده‌های صوتی
• 34. نرم‌افزارهای کاربردی برای مدل‌سازی موضوعی
• 35. بهینه‌سازی LDA برای مقیاس‌پذیری
• 36. پردازش داده‌های بزرگ در LDA
• 37. چالش‌ها و محدودیت‌های LDA
• 38. تفسیر نتایج LDA و استخراج دانش
• 39. درک ارتباط بین موضوعات استخراج‌شده
• 40. کاربرد LDA در حوزه پزشکی و علوم زیستی
• 41. کاربرد LDA در حوزه علوم اجتماعی و سیاسی
• 42. کاربرد LDA در حوزه بازاریابی و تجارت الکترونیک
• 43. کاربرد LDA در حوزه حقوق و علم اطلاعات
• 44. تکنیک‌های تجسم نتایج مدل‌سازی موضوعی
• 45. ارائه نتایج LDA به مخاطبان غیرمتخصص
• 46. اخلاق در مدل‌سازی موضوعی و حفظ حریم خصوصی
• 47. آینده مدل‌سازی موضوعی و روندهای نوظهور
• 48. تحلیل حساسیت مدل LDA به تغییرات در داده‌ها
• 49. LDA و داده‌های ناقص
• 50. روش‌های ارتقاء کیفیت مدل‌های LDA
• 51. استفاده از دانش قبلی در مدل‌سازی موضوعی
• 52. یکپارچه‌سازی LDA با سایر روش‌های یادگیری ماشین
• 53. LDA و یادگیری تقویتی
• 54. LDA و یادگیری عمیق
• 55. کاربرد LDA در تشخیص تقلب
• 56. LDA و تحلیل احساسات
• 57. مدل‌سازی موضوعی در سری‌های زمانی
• 58. LDA و تشخیص ناهنجاری
• 59. استفاده از LDA در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 60. LDA و استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 61. تحلیل شبکه‌های معنایی با استفاده از LDA
• 62. LDA و تحلیل روندها در داده‌های متنی
• 63. مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی موضوعی
• 64. LDA و مدل‌های Mixture
• 65. LDA و مدل‌های Hierarchical
• 66. LDA و مدل‌های Dynamic