اکسپرس 24
کتاب طبقه‌بندی متون بدون نظارت برای تحلیل بازاریابی

کتاب طبقه‌بندی متون بدون نظارت برای تحلیل بازاریابی

تگ‌ها: NLP پردازش زبان طبیعی تحلیل بازاریابی تحلیل متن داده‌کاوی طبقه‌بندی متن هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی متون بدون نظارت برای تحلیل بازاریابی

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در بازاریابی
  • 2. اصول طبقه‌بندی متون
  • 3. مفاهیم یادگیری بدون نظارت
  • 4. پیش‌پردازش متون در بازاریابی
  • 5. پاکسازی داده‌های متنی
  • 6. حذف نویز و کاراکترهای اضافی
  • 7. نرمال‌سازی متن
  • 8. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
  • 9. تبدیل کلمات به ریشه (Lemmatization)
  • 10. مفاهیم برداری‌سازی متن
  • 11. مدل Bag-of-Words
  • 12. مدل TF-IDF
  • 13. کاربرد TF-IDF در بازاریابی
  • 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
  • 15. مدل‌های زبانی آماری
  • 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 19. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 20. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 21. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 22. الگوریتم K-Means
  • 23. کاربرد K-Means در طبقه‌بندی متن
  • 24. الگوریتم DBSCAN
  • 25. مزایا و معایب DBSCAN
  • 26. الگوریتم خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 27. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 28. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 29. کاربرد PCA در تحلیل متن
  • 30. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 31. کاربرد SVD در تحلیل متن
  • 32. تکنیک‌های نمایش معنایی نهفته (LSA)
  • 33. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی
  • 34. مدل‌سازی موضوعی لاتنت (LTM)
  • 35. الگوریتم لاتنت دیریکله تخصیص (LDA)
  • 36. تفسیر موضوعات در LDA
  • 37. ارزیابی مدل‌های موضوعی
  • 38. شاخص‌های ارزیابی خوشه‌بندی
  • 39. شاخص Silhouette
  • 40. شاخص Davies-Bouldin
  • 41. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 42. دقت (Accuracy)
  • 43. دقت (Precision)
  • 44. بازیابی (Recall)
  • 45. امتیاز F1
  • 46. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحلیل احساسات
  • 47. تحلیل احساسات نظرات مشتریان
  • 48. شناسایی جنبه‌های احساسات
  • 49. مدل‌سازی موضوعی برای تحلیل احساسات
  • 50. کاربرد طبقه‌بندی متن در دسته‌بندی اخبار
  • 51. دسته‌بندی خودکار مقالات خبری
  • 52. شناسایی موضوعات داغ خبری
  • 53. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 54. تحلیل محتوای توییت‌ها
  • 55. شناسایی ترندها و موضوعات پربحث
  • 56. کاربرد طبقه‌بندی متن در شناسایی هرزنامه (Spam)
  • 57. تشخیص ایمیل‌های هرزنامه
  • 58. فیلترینگ محتوای نامناسب
  • 59. کاربرد طبقه‌بندی متن در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. توصیه محصولات بر اساس علایق
  • 61. شخصی‌سازی محتوا
  • 62. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحلیل داده‌های فروش
  • 63. دسته‌بندی بازخوردهای فروش
  • 64. شناسایی نقاط قوت و ضعف محصولات
  • 65. کاربرد طبقه‌بندی متن در تحلیل داده‌های حقوقی
  • 66. دسته‌بندی اسناد حقوقی
  • 67. شناسایی پرونده‌های مشابه
  • 68. طبقه‌بندی متون فارسی
  • 69. چالش‌های پردازش زبان فارسی
  • 70. منابع داده‌های متنی فارسی
  • 71. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش زبان فارسی
  • 72. مدل‌های زبانی فارسی
  • 73. مدل‌های ترنسفورمر برای زبان فارسی
  • 74. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متن فارسی
  • 75. خوشه‌بندی متون فارسی
  • 76. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی فارسی
  • 77. مدل‌سازی موضوعی متون فارسی
  • 78. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل بازار ایران
  • 79. تحلیل نظرات کاربران در پلتفرم‌های ایرانی
  • 80. دسته‌بندی محتوای وب‌سایت‌های ایرانی
  • 81. تحلیل داده‌های کسب‌وکارهای آنلاین ایرانی
  • 82. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
  • 83. حریم خصوصی داده‌های متنی
  • 84. سوگیری در الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 85. مقابله با سوگیری در مدل‌ها
  • 86. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 87. آینده تحلیل داده و طبقه‌بندی متن
  • 88. نوآوری‌های نوین در پردازش زبان طبیعی
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل کسب‌وکار
  • 90. توسعه مدل‌های سفارشی برای بازاریابی
  • 91. پیاده‌سازی عملی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 92. پروژه‌های کاربردی در حوزه تحلیل بازاریابی
  • 93. جمع‌بندی مباحث و چشم‌انداز آینده.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.