فلش‌کارت‌های آموزشی پیش‌بینی ریسک با داده‌های متنی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ریسک با داده‌های متنی

موضوع کلی: اقتصادسنجی مالی (Financial Econometrics)

موضوع میانی: مدل‌های اقتصادسنجی برای تحلیل داده‌های متنی (Textual Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات و پیش‌بینی ریسک
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی
• 3. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 4. توکن‌سازی و ریشه‌یابی کلمات در فارسی
• 5. مدل‌های زبانی و کاربرد آن‌ها در تحلیل متن
• 6. بردارسازی متن: روش‌های Bag of Words و TF-IDF
• 7. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و کاربرد آن‌ها
• 9. شبکه‌های دروازه تکرارشونده (GRU) و مقایسه با LSTM
• 10. مدل‌های ترانسفورمر و مکانیسم توجه
• 11. بررسی مدل BERT و پیاده‌سازی آن در فارسی
• 12. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای تحلیل احساسات
• 13. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون فارسی
• 14. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 15. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و پیش‌بینی ریسک
• 16. شناسایی اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 17. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با استفاده از LDA
• 18. تحلیل روند (Trend Analysis) در متون خبری
• 19. پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از تحلیل احساسات اخبار مالی
• 20. شناسایی ریسک اعتباری با استفاده از داده‌های متنی
• 21. تحلیل نظرات مشتریان و پیش‌بینی نارضایتی
• 22. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی با استفاده از تحلیل متن
• 23. مدل‌سازی ریسک عملیاتی در سازمان‌ها
• 24. پیش‌بینی ریسک‌های زنجیره تامین با استفاده از اخبار و گزارش‌ها
• 25. تحلیل متون حقوقی و پیش‌بینی نتایج دعاوی
• 26. شناسایی ریسک‌های امنیتی و تهدیدات سایبری
• 27. ارزیابی ریسک‌های زیست‌محیطی با استفاده از گزارش‌های محیط‌زیستی
• 28. تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی بحران‌ها
• 29. پیش‌بینی ریسک‌های سیاسی و ناآرامی‌های اجتماعی
• 30. مدل‌سازی و پیش‌بینی ریسک‌های بهداشتی و اپیدمی‌ها
• 31. استفاده از تحلیل احساسات برای پیش‌بینی رفتار مصرف‌کنندگان
• 32. تحلیل متون مرتبط با بیمه و ارزیابی ریسک بیمه‌ای
• 33. کاربرد تحلیل متن در مدیریت بحران و واکنش سریع
• 34. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی ریسک
• 35. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل‌های پیش‌بینی ریسک
• 36. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی ریسک و اهمیت ویژگی‌ها
• 38. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌بینی ریسک
• 39. بررسی چالش‌های پیش‌بینی ریسک با داده‌های متنی
• 40. محدودیت‌های تحلیل احساسات و راه‌های غلبه بر آن‌ها
• 41. اخلاق در تحلیل داده‌های متنی و حفظ حریم خصوصی
• 42. ابزارهای متن‌باز برای تحلیل داده‌های متنی در فارسی
• 43. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای پیش‌بینی ریسک با متن
• 44. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی ریسک پویا
• 45. استفاده از داده‌های چندرسانه‌ای (متن و تصویر) برای پیش‌بینی ریسک