کتاب قضایای هیل-گابریل و قضیه مارکوف در پردازش زبان طبیعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 قضایای هیل-گابریل و قضیه مارکوف در پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: قضایای مهم در آمار بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آمار بیزی و پردازش زبان طبیعی
  • 2. احتمال شرطی و قانون بیز در پردازش زبان طبیعی
  • 3. مفهوم قضایای هیل-گابریل
  • 4. اثبات قضیه هیل-گابریل
  • 5. کاربردهای قضیه هیل-گابریل در مدل‌سازی زبان
  • 6. تخمین پارامترهای مدل زبان با استفاده از قضیه هیل-گابریل
  • 7. قضیه مارکوف و زنجیره‌های مارکوف
  • 8. خواص زنجیره‌های مارکوف
  • 9. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
  • 10. استفاده از HMM در تشخیص گفتار
  • 11. HMM در برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
  • 12. HMM در مدل‌سازی دنباله‌های بیولوژیکی (DNA, RNA)
  • 13. قضیه مارکوف و تخمین احتمال
  • 14. استفاده از قضیه مارکوف در پیش‌بینی متن
  • 15. تفاوت‌های کلیدی بین قضایای هیل-گابریل و مارکوف
  • 16. ارتباط قضایای هیل-گابریل و مارکوف با MCMC
  • 17. نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) مقدماتی
  • 18. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 19. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 20. استفاده از MCMC برای استنتاج بیزی در مدل‌های زبان
  • 21. پیاده‌سازی MCMC برای تخمین پارامترهای HMM
  • 22. ارزیابی مدل‌های زبان با استفاده از MCMC
  • 23. مقایسه روش‌های مختلف MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 24. استفاده از MCMC برای استنتاج بیزی در مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 25. کاربرد قضایای هیل-گابریل و مارکوف در خلاصه‌سازی متن
  • 26. استفاده از قضایای هیل-گابریل و مارکوف در ترجمه ماشینی
  • 27. کاربرد قضایای هیل-گابریل و مارکوف در تحلیل احساسات
  • 28. استفاده از قضایای هیل-گابریل و مارکوف در تشخیص اسپم
  • 29. مدل‌های N-gram و ارتباط آن‌ها با قضایای هیل-گابریل و مارکوف
  • 30. تکنیک‌های Smoothing در مدل‌های N-gram
  • 31. ارزیابی مدل‌های N-gram با استفاده از Perplexity
  • 32. کاربرد قضایای هیل-گابریل و مارکوف در تشخیص نام موجودیت‌ها (NER)
  • 33. استفاده از قضایای هیل-گابریل و مارکوف در پاسخگویی به سوالات
  • 34. تکنیک‌های بهینه‌سازی MCMC برای پردازش زبان طبیعی
  • 35. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات MCMC
  • 36. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 37. کاربردهای پیشرفته قضایای هیل-گابریل و مارکوف در NLP
تگ‌ها: Bayesian Inference Bayesian Statistics Hidden Markov Model Hill-Gabriel Theorem HMM Language Modeling Markov Chain Markov Property MCMC Natural Language Processing NLP Statistical Modeling Text Analysis Topic Modeling

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.