فلش‌کارت‌های آموزشی مهارت‌های کاربردی جمع‌آوری و آماده‌سازی کلان‌داده‌های متنی برای مدل‌های طبقه‌بندی هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهارت‌های کاربردی جمع‌آوری و آماده‌سازی کلان‌داده‌های متنی برای مدل‌های طبقه‌بندی هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف داده‌های متنی در علوم داده
• 2. شناخت انواع ساختارهای داده‌های متنی غیرساختاریافته
• 3. کاربرد کلان‌داده‌های متنی در مدل‌های هوشمند
• 4. ملاحظات اخلاقی و قانونی در جمع‌آوری داده‌های متنی
• 5. روش‌های استخراج داده از صفحات وب با رعایت قوانین
• 6. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی برای دریافت متن
• 7. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های متنی حجیم
• 8. اصول پاک‌سازی داده‌های متنی از نویز و نویسه‌های زائد
• 9. استانداردسازی کدگذاری نویسه‌ها و مدیریت یونیکد
• 10. حذف کلمات توقف و تأثیر آن بر دقت مدل
• 11. نرمال‌سازی متن و یکسان‌سازی نوشتار فارسی
• 12. روش‌های توکن‌بندی پیشرفته برای زبان فارسی
• 13. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی کلمات در متون فارسی
• 14. تشخیص و اصلاح خطاهای املایی در داده‌های ورودی
• 15. شناسایی و استخراج موجودیت‌های نام‌دار
• 16. روش‌های برچسب‌گذاری داده‌های متنی برای یادگیری نظارت‌شده
• 17. مدیریت عدم تعادل در کلاس‌های داده‌های متنی
• 18. استفاده از عبارت‌های منظم در تحلیل متون
• 19. تبدیل متن به بردارهای عددی با روش کیسه کلمات
• 20. پیاده‌سازی مدل‌های فرکانس معکوس سند
• 21. تکنیک‌های کاهش ابعاد در بردارهای متنی
• 22. آماده‌سازی داده برای مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 23. ارزیابی کیفیت داده‌های آماده‌سازی شده
• 24. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پردازش متن
• 25. مدیریت داده‌های متنی چندزبانه در مدل‌ها
• 26. استخراج ویژگی‌های آماری از متون حجیم
• 27. روش‌های نمونه‌گیری از کلان‌داده‌های متنی
• 28. پیاده‌سازی خط لوله پردازش متن به صورت خودکار
• 29. رفع سوگیری در داده‌های آموزشی با رویکرد علمی
• 30. بهینه‌سازی حافظه در پردازش متون حجیم
• 31. ذخیره‌سازی داده‌های متنی در پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 32. کار با پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای برای داده‌های متنی
• 33. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 34. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی بر اساس کیفیت داده
• 35. روش‌های مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده‌ها
• 36. اصول امنیت داده‌های متنی در محیط‌های ابری
• 37. مدیریت نسخه‌های مختلف داده‌های متنی
• 38. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل توزیع کلمات
• 39. پایش کیفیت داده‌های ورودی در زمان واقعی
• 40. ارائه گزارش‌های تحلیل داده و یافته‌های متنی