کتاب مدیریت داده‌های گمشده در پیکره‌های متنی: روش‌ها و کاربردها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت داده‌های گمشده در پیکره‌های متنی: روش‌ها و کاربردها

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: تحلیل و آماده‌سازی داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های گمشده در متون
• 2. اهمیت برخورد با داده‌های گمشده
• 3. انواع داده‌های گمشده: MCAR، MAR، MNAR
• 4. شناسایی الگوهای داده‌های گمشده
• 5. تأثیر داده‌های گمشده بر نتایج تحلیل
• 6. روش‌های حذف داده‌های گمشده
• 7. حذف موردی (Listwise Deletion)
• 8. حذف جفتی (Pairwise Deletion)
• 9. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده: مقدمه
• 10. جایگزینی با میانگین/میانه/مد
• 11. جایگزینی با رگرسیون
• 12. جایگزینی با استفاده از KNN
• 13. روش‌های پیشرفته جایگزینی داده‌های گمشده
• 14. تخمین زنجیره‌ای چندگانه (Multiple Imputation)
• 15. روش‌های مبتنی بر مدل‌سازی پارامتریک
• 16. روش‌های مبتنی بر مدل‌سازی غیرپارامتریک
• 17. ارزیابی کیفیت داده‌های جایگزین شده
• 18. معیارهای ارزیابی
• 19. تأثیر روش جایگزینی بر نتایج تحلیل
• 20. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های متنی ساختاریافته
• 21. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های متنی غیرساختاریافته
• 22. پیش‌پردازش متون با داده‌های گمشده
• 23. توکنایز کردن و نرمال‌سازی
• 24. برچسب‌گذاری اجزای سخن (Part-of-Speech Tagging)
• 25. استخراج ویژگی‌ها با داده‌های گمشده
• 26. مدل‌سازی زبان با داده‌های گمشده
• 27. مدل‌های N-gram
• 28. مدل‌های زبانی عصبی
• 29. تحلیل احساسات با داده‌های گمشده
• 30. خوشه‌بندی متون با داده‌های گمشده
• 31. طبقه‌بندی متون با داده‌های گمشده
• 32. تشخیص موجودیت نام‌دار با داده‌های گمشده
• 33. خلاصه‌سازی متون با داده‌های گمشده
• 34. ترجمه ماشینی با داده‌های گمشده
• 35. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 36. داده‌های گمشده در توییت‌ها و پست‌های فیس‌بوک
• 37. داده‌های گمشده در نظرات کاربران
• 38. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های وب
• 39. داده‌های گمشده در صفحات وب
• 40. داده‌های گمشده در لاگ‌های وب
• 41. استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی داده‌های گمشده
• 42. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 43. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
• 44. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های چندزبانه
• 45. تفاوت‌های فرهنگی و زبانی در داده‌های گمشده
• 46. روش‌های خاص برای داده‌های فارسی
• 47. مطالعه موردی: مدیریت داده‌های گمشده در یک مجموعه داده خبری فارسی
• 48. مطالعه موردی: مدیریت داده‌های گمشده در یک مجموعه داده پزشکی
• 49. ابزارهای نرم‌افزاری برای مدیریت داده‌های گمشده
• 50. پایتون و کتابخانه‌های آن (Pandas, Scikit-learn)
• 51. R و بسته‌های آن
• 52. بهینه‌سازی عملکرد مدیریت داده‌های گمشده
• 53. انتخاب روش مناسب برای هر نوع داده
• 54. بهبود دقت و کارایی الگوریتم‌ها
• 55. چالش‌ها و محدودیت‌های مدیریت داده‌های گمشده
• 56. داده‌های بسیار گمشده
• 57. داده‌های با ابعاد بالا
• 58. آینده مدیریت داده‌های گمشده در پردازش زبان طبیعی
• 59. روش‌های جدید و نوظهور
• 60. تأثیر هوش مصنوعی بر مدیریت داده‌های گمشده
• 61. اخلاق و ملاحظات حریم خصوصی در مدیریت داده‌های گمشده
• 62. حفاظت از اطلاعات حساس
• 63. حفظ حریم خصوصی کاربران