اکسپرس 24
کتاب خوشه‌بندی و دسته‌بندی حرفه‌ای اسناد متنی از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته

کتاب خوشه‌بندی و دسته‌بندی حرفه‌ای اسناد متنی از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته

تگ‌ها: BERT Document Clustering K-Means Machine Learning NLP scikit-learn Text Classification Text Mining TF-IDF ارزیابی خوشه‌بندی پردازش زبان طبیعی خوشه‌بندی اسناد دسته‌بندی متن متن‌کاوی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 خوشه‌بندی و دسته‌بندی حرفه‌ای اسناد متنی از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری ماشین و متن‌کاوی

موضوع میانی: خوشه‌بندی و دسته‌بندی اسناد متنی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم خوشه‌بندی اسناد و تفاوت آن با دسته‌بندی
  • 2. کاربردهای خوشه‌بندی و دسته‌بندی در بازیابی اطلاعات
  • 3. پیش‌پردازش متن برای خوشه‌بندی و دسته‌بندی
  • 4. توکن‌سازی و نرمال‌سازی واژه‌ها
  • 5. حذف کلمات توقف و ریشه‌یابی
  • 6. لماتیزاسیون و تأثیر آن بر کیفیت خوشه‌ها
  • 7. نمایش اسناد به صورت مدل کیسه کلمات
  • 8. وزن‌دهی TF-IDF و اهمیت آن در بازنمایی اسناد
  • 9. کاهش ابعاد در فضای برداری اسناد
  • 10. روش‌های انتخاب ویژگی برای متن
  • 11. نمایش اسناد با تعبیه‌های واژه‌ای
  • 12. استفاده از Word2Vec و GloVe در خوشه‌بندی
  • 13. تعبیه‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای اسناد
  • 14. معیارهای شباهت اسناد: کسینوسی و اقلیدسی
  • 15. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی اسناد
  • 16. انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها با روش آرنج
  • 17. الگوریتم K-Medoids و مقاومت در برابر داده پرت
  • 18. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی انبوهشی
  • 19. رسم دندروگرام و تفسیر ساختار سلسله‌مراتبی
  • 20. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی تقسیمی
  • 21. الگوریتم DBSCAN برای کشف خوشه‌های چگال متنی
  • 22. خوشه‌بندی مبتنی بر مدل مخلوط گاوسی
  • 23. خوشه‌بندی طیفی برای اسناد
  • 24. روش‌های خوشه‌بندی مبتنی بر گراف
  • 25. ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی با شاخص‌های داخلی
  • 26. شاخص سیلوئت و ضریب Davies-Bouldin
  • 27. شاخص‌های خارجی مانند Adjusted Rand Index
  • 28. شاخص خلوص و اطلاعات متقابل نرمال‌شده
  • 29. دسته‌بندی نظارت‌شده اسناد متنی
  • 30. الگوریتم Naive Bayes برای دسته‌بندی متن
  • 31. ماشین بردار پشتیبان در دسته‌بندی اسناد
  • 32. درخت تصمیم و جنگل تصادفی برای متن
  • 33. شبکه‌های عصبی پیش‌خور برای دسته‌بندی اسناد
  • 34. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای دسته‌بندی
  • 35. استفاده از BERT و مدل‌های ترنسفورمر در دسته‌بندی
  • 36. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده برای اسناد با برچسب محدود
  • 37. تکنیک‌های افزایش داده متنی
  • 38. مدیریت داده‌های نامتوازن در دسته‌بندی اسناد
  • 39. ارزیابی مدل دسته‌بندی با دقت، فراخوانی و F1
  • 40. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل خطا
  • 41. اعتبارسنجی متقابل در مسائل متنی
  • 42. استخراج موضوع با روش‌های خوشه‌بندی
  • 43. مقایسه LDA با خوشه‌بندی مبتنی بر تعبیه
  • 44. پیاده‌سازی خط لوله کامل خوشه‌بندی اسناد
  • 45. پیاده‌سازی خط لوله کامل دسته‌بندی اسناد
  • 46. بهینه‌سازی ابرپارامترها در مدل‌های متنی
  • 47. مقیاس‌پذیری خوشه‌بندی برای مجموعه اسناد بزرگ
  • 48. استفاده از کتابخانه‌های scikit-learn و gensim
  • 49. مصورسازی خوشه‌های اسناد با t-SNE و UMAP
  • 50. تفسیر خوشه‌ها با استخراج کلمات کلیدی
  • 51. کاربرد خوشه‌بندی در سازمان‌دهی آرشیو اسناد
  • 52. کاربرد دسته‌بندی در فیلتر هرزنامه و تشخیص موضوع
  • 53. چالش‌های زبان‌های ریخت‌شناسی غنی مانند فارسی
  • 54. بهترین شیوه‌های پیش‌پردازش متن فارسی
  • 55. ارزیابی عملی مدل‌ها روی مجموعه داده‌های واقعی

📚 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.