اکسپرس 24
کتاب تحلیل متن پیشرفته با R: از داده تا بینش با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

کتاب تحلیل متن پیشرفته با R: از داده تا بینش با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل متن پیشرفته با R: از داده تا بینش

موضوع کلی: تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل متن پیشرفته
  • 2. مروری بر مفاهیم کلیدی در تحلیل متن
  • 3. پیش‌پردازش داده‌های متنی: چالش‌ها و راهکارها
  • 4. پاکسازی داده‌های متنی: حذف کاراکترهای ناخواسته
  • 5. تبدیل حروف به کوچک و بزرگ
  • 6. توکنایز کردن (Tokenization) متون فارسی
  • 7. حذف کلمات توقف (Stop Words) در زبان فارسی
  • 8. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization) در فارسی
  • 9. نرمال‌سازی متون فارسی
  • 10. مقدمه‌ای بر بردارسازی متن
  • 11. مدل‌های بردارسازی متن: Bag of Words
  • 12. مدل‌های بردارسازی متن: TF-IDF
  • 13. مدل‌های بردارسازی متن: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 14. کاربرد Word Embeddings در تحلیل متن فارسی
  • 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 16. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ برای وظایف تحلیل متن
  • 17. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) پیشرفته
  • 18. تشخیص موضوع (Topic Modeling) با LDA
  • 19. تشخیص موضوع با NMF
  • 20. خوشه‌بندی متون (Text Clustering)
  • 21. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 22. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 23. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
  • 24. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از R
  • 25. تجسم داده‌های متنی با R
  • 26. ساخت داشبوردهای تعاملی برای تحلیل متن
  • 27. کاربرد تحلیل متن در بازاریابی
  • 28. کاربرد تحلیل متن در تحلیل نظرات مشتریان
  • 29. کاربرد تحلیل متن در تحلیل رسانه‌های اجتماعی
  • 30. مدل‌سازی پیش‌بینی با استفاده از داده‌های متنی
  • 31. ارزیابی مدل‌های تحلیل متن
  • 32. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل متن
  • 33. مقایسه روش‌های مختلف تحلیل متن
  • 34. پیاده‌سازی خطوط لوله (Pipelines) تحلیل متن در R
  • 35. مقیاس‌پذیری خطوط لوله تحلیل متن
  • 36. استفاده از پایگاه‌های داده برای ذخیره و بازیابی داده‌های متنی
  • 37. کار با APIهای مختلف برای جمع‌آوری داده‌های متنی
  • 38. تحلیل متن در زمان واقعی (Real-time Text Analytics)
  • 39. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 40. کاربرد یادگیری عمیق (Deep Learning) در تحلیل متن
  • 41. تحلیل متن چندزبانه
  • 42. چالش‌های تحلیل متن فارسی
  • 43. آینده تحلیل متن و نقش R
تگ‌ها: data mining machine learning NLP R R programming sentiment analysis text analytics topic modeling پردازش زبان طبیعی تحلیل داده تحلیل متن داده کاوی فارسی متن کاوی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.