اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی مدل‌سازی موضوعات (Topic Modeling) با زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل متون فارسی و انگلیسی

کتاب آموزش کاربردی مدل‌سازی موضوعات (Topic Modeling) با زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل متون فارسی و انگلیسی

تگ‌ها: Topic Modeling استخراج دانش پردازش زبان طبیعی تحلیل آماری متون تحلیل متن داده‌کاوی زبان برنامه‌نویسی R علم داده کلان‌داده مدل‌سازی موضوعی

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 آموزش کاربردی مدل‌سازی موضوعات (Topic Modeling) با زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل متون فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Data Science)

موضوع میانی: تحلیل متن و استخراج دانش از داده‌های متنی (Text Mining)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و جایگاه تحلیل متن در دنیای اطلاعات
  • 2. معرفی زبان برنامه‌نویسی R و محیط‌های توسعه برای تحلیل متن
  • 3. نصب و آماده‌سازی بسته‌های تخصصی تحلیل متن در R
  • 4. ساختار داده‌های متنی و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
  • 5. روش‌های پیش‌پردازش متن شامل حذف کلمات توقف و نشانه‌گذاری
  • 6. نرمال‌سازی متون فارسی و چالش‌های پردازش زبان‌های غیرانگلیسی
  • 7. استفاده از کتابخانه‌های tidytext برای مدیریت داده‌های متنی
  • 8. تبدیل متن به ساختار ماتریس سند-واژه
  • 9. مفهوم مدل‌سازی موضوعات و کاربردهای آن در استخراج دانش
  • 10. آشنایی با الگوریتم تخصیص پنهان دیریکله یا همان LDA
  • 11. پیاده‌سازی مدل LDA با استفاده از بسته topicmodels در R
  • 12. تعیین تعداد بهینه موضوعات در مدل‌سازی متون
  • 13. ارزیابی مدل‌های موضوعی با استفاده از معیارهای ریاضی
  • 14. تحلیل توزیع کلمات در موضوعات استخراج شده
  • 15. تفسیر نتایج مدل‌سازی و نام‌گذاری موضوعات شناسایی شده
  • 16. تصویرسازی مدل‌های موضوعی با استفاده از ggplot2
  • 17. کاربرد تحلیل مدل‌های موضوعی در دسته‌بندی خودکار متون
  • 18. استخراج روند تغییرات موضوعات در بازه‌های زمانی مختلف
  • 19. تحلیل شبکه‌ای هم‌رخدادی کلمات در متون
  • 20. آشنایی با مدل‌سازی ساختاری موضوعات یا STM
  • 21. پیاده‌سازی و تنظیم پارامترها در مدل‌های STM
  • 22. مقایسه مدل‌های LDA و STM در پروژه‌های عملی
  • 23. تحلیل احساسات و ارتباط آن با مدل‌سازی موضوعات
  • 24. کاربرد مدل‌سازی موضوعات در تحلیل نظرات کاربران در سامانه‌های رسمی
  • 25. استخراج کلمات کلیدی از متون علمی و مقالات پژوهشی
  • 26. مدیریت حافظه در تحلیل کلان‌داده‌های متنی با R
  • 27. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های متنی حجیم
  • 28. تکنیک‌های پیشرفته پاک‌سازی متون فارسی از طریق عبارات باقاعده
  • 29. به‌کارگیری فرهنگ لغات تخصصی در بهبود دقت مدل‌سازی
  • 30. ارائه نتایج تحلیل متن در قالب گزارش‌های مدیریتی
  • 31. تجزیه و تحلیل متون شبکه‌های اجتماعی داخلی با رویکرد علمی
  • 32. شناسایی خوشه‌های معنایی در اسناد متنی بزرگ
  • 33. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌های مدل‌سازی برای داده‌های حجیم
  • 34. مستندسازی پروژه‌های تحلیل متن با استفاده از R Markdown
  • 35. اخلاق در داده‌کاوی و صیانت از حریم خصوصی در تحلیل متون
  • 36. بررسی موردی تحلیل متون خبری و گزارش‌های رسمی
  • 37. استفاده از مدل‌های ترکیبی برای بهبود دقت استخراج دانش
  • 38. نتیجه‌گیری و مسیر پیش رو در یادگیری ماشین و تحلیل متن

📚 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.