کتاب خوشهبندی و دستهبندی حرفهای اسناد متنی از مبانی تا پیادهسازی پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره خوشهبندی و دستهبندی حرفهای اسناد متنی از مبانی تا پیادهسازی پیشرفته
موضوع کلی: یادگیری ماشین و متن‌کاوی
موضوع میانی: خوشهبندی و دستهبندی اسناد متنی
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مفهوم خوشهبندی اسناد و تفاوت آن با دستهبندی
- 2. کاربردهای خوشهبندی و دستهبندی در بازیابی اطلاعات
- 3. پیش‌پردازش متن برای خوشهبندی و دستهبندی
- 4. توکن‌سازی و نرمال‌سازی واژه‌ها
- 5. حذف کلمات توقف و ریشه‌یابی
- 6. لماتیزاسیون و تأثیر آن بر کیفیت خوشه‌ها
- 7. نمایش اسناد به صورت مدل کیسه کلمات
- 8. وزن‌دهی TF-IDF و اهمیت آن در بازنمایی اسناد
- 9. کاهش ابعاد در فضای برداری اسناد
- 10. روش‌های انتخاب ویژگی برای متن
- 11. نمایش اسناد با تعبیه‌های واژه‌ای
- 12. استفاده از Word2Vec و GloVe در خوشهبندی
- 13. تعبیه‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای اسناد
- 14. معیارهای شباهت اسناد: کسینوسی و اقلیدسی
- 15. الگوریتم K-Means برای خوشهبندی اسناد
- 16. انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها با روش آرنج
- 17. الگوریتم K-Medoids و مقاومت در برابر داده پرت
- 18. خوشهبندی سلسله‌مراتبی انبوهشی
- 19. رسم دندروگرام و تفسیر ساختار سلسله‌مراتبی
- 20. خوشهبندی سلسله‌مراتبی تقسیمی
- 21. الگوریتم DBSCAN برای کشف خوشه‌های چگال متنی
- 22. خوشهبندی مبتنی بر مدل مخلوط گاوسی
- 23. خوشهبندی طیفی برای اسناد
- 24. روش‌های خوشهبندی مبتنی بر گراف
- 25. ارزیابی کیفیت خوشهبندی با شاخص‌های داخلی
- 26. شاخص سیلوئت و ضریب Davies-Bouldin
- 27. شاخص‌های خارجی مانند Adjusted Rand Index
- 28. شاخص خلوص و اطلاعات متقابل نرمال‌شده
- 29. دستهبندی نظارت‌شده اسناد متنی
- 30. الگوریتم Naive Bayes برای دستهبندی متن
- 31. ماشین بردار پشتیبان در دستهبندی اسناد
- 32. درخت تصمیم و جنگل تصادفی برای متن
- 33. شبکه‌های عصبی پیش‌خور برای دستهبندی اسناد
- 34. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای دستهبندی
- 35. استفاده از BERT و مدل‌های ترنسفورمر در دستهبندی
- 36. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده برای اسناد با برچسب محدود
- 37. تکنیک‌های افزایش داده متنی
- 38. مدیریت داده‌های نامتوازن در دستهبندی اسناد
- 39. ارزیابی مدل دستهبندی با دقت، فراخوانی و F1
- 40. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل خطا
- 41. اعتبارسنجی متقابل در مسائل متنی
- 42. استخراج موضوع با روش‌های خوشهبندی
- 43. مقایسه LDA با خوشهبندی مبتنی بر تعبیه
- 44. پیادهسازی خط لوله کامل خوشهبندی اسناد
- 45. پیادهسازی خط لوله کامل دستهبندی اسناد
- 46. بهینه‌سازی ابرپارامترها در مدل‌های متنی
- 47. مقیاس‌پذیری خوشهبندی برای مجموعه اسناد بزرگ
- 48. استفاده از کتابخانه‌های scikit-learn و gensim
- 49. مصورسازی خوشه‌های اسناد با t-SNE و UMAP
- 50. تفسیر خوشه‌ها با استخراج کلمات کلیدی
- 51. کاربرد خوشهبندی در سازمان‌دهی آرشیو اسناد
- 52. کاربرد دستهبندی در فیلتر هرزنامه و تشخیص موضوع
- 53. چالش‌های زبان‌های ریخت‌شناسی غنی مانند فارسی
- 54. بهترین شیوه‌های پیش‌پردازش متن فارسی
- 55. ارزیابی عملی مدل‌ها روی مجموعه داده‌های واقعی
تگ‌ها:
BERT
Document Clustering
K-Means
Machine Learning
NLP
scikit-learn
Text Classification
Text Mining
TF-IDF
ارزیابی خوشهبندی
پردازش زبان طبیعی
خوشهبندی اسناد
دستهبندی متن
متن‌کاوی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.