کتاب صوتی PCA و شناسایی الگو: استخراج اطلاعات کلیدی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره PCA و شناسایی الگو: استخراج اطلاعات کلیدی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data Analytics)

موضوع میانی: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تحلیل داده‌های چند متنی
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. نحو و معناشناسی زبان فارسی
• 4. مدل‌های زبانی و احتمال‌بندی
• 5. پردازش متن و پاکسازی داده‌ها
• 6. روش‌های توکنایزیشن و ریشه‌کنی کلمات
• 7. مقدمه‌ای بر PCA (تجزیه مولفه‌های اصلی)
• 8. کاربرد PCA در کاهش ابعاد داده‌ها
• 9. محاسبه کوواریانس و ماتریس همبستگی
• 10. ویژگی‌های ویژه و بردارهای ویژه
• 11. انتخاب تعداد مولفه‌های اصلی مناسب
• 12. ارزیابی عملکرد PCA
• 13. نرم‌افزارهای رایج برای PCA
• 14. مقدمه‌ای بر شناسایی الگو
• 15. روش‌های مبتنی بر فاصله برای شناسایی الگو
• 16. روش‌های خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 17. الگوریتم K-Means
• 18. الگوریتم DBSCAN
• 19. ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی
• 20. مقدمه‌ای بر استخراج اطلاعات کلیدی
• 21. روش‌های استخراج کلمات کلیدی
• 22. روش‌های خلاصه سازی متن
• 23. استخراج روابط بین کلمات
• 24. تحلیل احساسات در متن
• 25. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار
• 26. استخراج اطلاعات از پایگاه‌های دانش
• 27. استفاده از گراف‌های دانش برای استخراج اطلاعات
• 28. شبکه‌های عصبی برای استخراج اطلاعات
• 29. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر
• 30. استفاده از BERT برای استخراج اطلاعات
• 31. کاربرد‌های استخراج اطلاعات در تحلیل بازار
• 32. استفاده از استخراج اطلاعات در جستجوی معنایی
• 33. استخراج اطلاعات از داده‌های پزشکی
• 34. استخراج اطلاعات از داده‌های حقوقی
• 35. استخراج اطلاعات از شبکه‌های اجتماعی
• 36. ارزیابی عملکرد استخراج اطلاعات
• 37. ابزارهای رایج برای استخراج اطلاعات
• 38. نرم‌افزارهای متن باز برای PCA و شناسایی الگو
• 39. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای PCA
• 40. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای شناسایی الگو
• 41. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای استخراج اطلاعات
• 42. روش‌های ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌ها
• 43. کاربرد PCA در پردازش تصویر
• 44. کاربرد شناسایی الگو در تشخیص چهره
• 45. کاربرد استخراج اطلاعات در سیستم‌های پاسخگویی به سؤالات