اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی دسته‌بندی هوشمند متون با زبان برنامه‌نویسی R و کتابخانه quanteda

کتاب آموزش کاربردی دسته‌بندی هوشمند متون با زبان برنامه‌نویسی R و کتابخانه quanteda

تگ‌ها: آموزش R پردازش زبان طبیعی تحلیل کلان داده تحلیل متن با quanteda داده کاوی متون زبان برنامه نویسی R طبقه بندی متون علوم داده متن کاوی یادگیری ماشین در R

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 دسته‌بندی هوشمند متون با زبان برنامه‌نویسی R و کتابخانه quanteda

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده‌ها

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و نقش آن در تحلیل داده‌های متنی
  • 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی R برای تحلیل متن
  • 3. نصب و راه‌اندازی کتابخانه quanteda و ابزارهای وابسته
  • 4. ساختار داده‌ای Corpus در محیط quanteda و مدیریت اسناد
  • 5. روش‌های فراخوانی و وارد کردن متون فارسی و انگلیسی در R
  • 6. پاک‌سازی متون و حذف علائم نگارشی و اعداد
  • 7. نرمال‌سازی متون و یکسان‌سازی کاراکترها
  • 8. مفهوم توکن‌سازی (Tokenization) در تحلیل متنی
  • 9. حذف کلمات توقف (Stopwords) و اهمیت آن در دقت مدل
  • 10. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون در زبان فارسی و انگلیسی
  • 11. ایجاد ماتریس سند-واژه (Document-Feature Matrix)
  • 12. وزن‌دهی به کلمات با استفاده از روش TF-IDF
  • 13. تحلیل فراوانی کلمات و بصری‌سازی با استفاده از Word Clouds
  • 14. استخراج ویژگی‌های متنی (Feature Engineering) برای دسته‌بندی
  • 15. مبانی یادگیری نظارت‌شده در دسته‌بندی متون
  • 16. آماده‌سازی داده‌های آموزشی و تست
  • 17. پیاده‌سازی الگوریتم نایو بیز (Naive Bayes) در quanteda
  • 18. ارزیابی عملکرد مدل با ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 19. محاسبه معیارهای دقت، فراخوانی و امتیاز F1
  • 20. استفاده از الگوریتم رگرسیون لجستیک برای دسته‌بندی متون
  • 21. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 22. بررسی بیش‌برازش (Overfitting) و روش‌های جلوگیری از آن
  • 23. دسته‌بندی متون بر اساس تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 24. استفاده از دیکشنری‌های تخصصی برای تحلیل محتوای متنی
  • 25. آموزش مدل‌های دسته‌بندی بر روی مجموعه‌های داده بزرگ
  • 26. تکنیک‌های کاهش ابعاد ماتریس‌های متنی
  • 27. استفاده از اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) در مدل‌های متنی
  • 28. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در دسته‌بندی متون
  • 29. کاربرد دسته‌بندی هوشمند در تحلیل بازخوردهای کاربران
  • 30. تحلیل دسته‌بندی موضوعی اخبار و متون رسمی
  • 31. خروجی گرفتن از نتایج مدل و گزارش‌گیری آماری
  • 32. پیاده‌سازی یک پروژه عملی: دسته‌بندی خودکار اسناد اداری
  • 33. ملاحظات اخلاقی و قانونی در پردازش داده‌های متنی
  • 34. امنیت داده‌ها و حفاظت از حریم خصوصی در پروژه‌های تحلیل متن
  • 35. پیش‌بینی دسته‌بندی متون در زمان واقعی (Real-time)
  • 36. به‌کارگیری مدل‌های آموزش‌دیده بر روی داده‌های جدید
  • 37. نکات پیشرفته در مدیریت حافظه هنگام پردازش کلان‌داده‌ها
  • 38. آشنایی با بسته‌های مکمل quanteda برای تحلیل‌های پیشرفته
  • 39. تلفیق نتایج دسته‌بندی با سایر تحلیل‌های آماری در R
  • 40. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری آتی در حوزه پردازش زبان طبیعی

📚 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.