اکسپرس 24
کتاب مهندسی ویژگی پیشرفته برای طبقه‌بندی متن (Advanced Text Feature Engineering for Classification)

کتاب مهندسی ویژگی پیشرفته برای طبقه‌بندی متن (Advanced Text Feature Engineering for Classification)

تگ‌ها: feature engineering feature selection LDA machine learning NLP python sentiment analysis text classification text mining word embeddings پردازش زبان طبیعی طبقه‌بندی متن فارسی مهندسی ویژگی 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 مهندسی ویژگی پیشرفته برای طبقه‌بندی متن (Advanced Text Feature Engineering for Classification)

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی ویژگی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی در پردازش زبان طبیعی
  • 2. اهمیت مهندسی ویژگی در طبقه‌بندی متن
  • 3. مروری بر روش‌های سنتی مهندسی ویژگی
  • 4. مدل‌های برداری فضایی (Vector Space Models)
  • 5. TF-IDF: تئوری و پیاده‌سازی
  • 6. N-gram ها: کاربردها و چالش‌ها
  • 7. بررسی روش‌های نرمال‌سازی متن
  • 8. حذف کلمات توقف (Stop Words) و تاثیر آن
  • 9. ریشه‌یابی (Stemming) و لِماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 10. روش‌های پیشرفته ریشه‌یابی و لِماتیزاسیون در فارسی
  • 11. تبدیل متن به بردار با استفاده از Word Embeddings
  • 12. Word2Vec: معماری و آموزش
  • 13. GloVe: تفاوت‌ها و کاربردها
  • 14. FastText: مزایا و معایب
  • 15. استفاده از Embeddings از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Embeddings)
  • 16. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با Embeddings
  • 17. ایجاد Embeddings سفارشی برای داده‌های خاص
  • 18. ترکیب Embeddings مختلف
  • 19. استفاده از ویژگی‌های نحوی (Syntactic Features)
  • 20. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing) و استخراج ویژگی
  • 21. برچسب‌گذاری اجزای گفتار (Part-of-Speech Tagging) و کاربردها
  • 22. استفاده از ویژگی‌های معنایی (Semantic Features)
  • 23. Word Sense Disambiguation (WSD) و تاثیر آن بر مهندسی ویژگی
  • 24. استفاده از دانش‌نامه‌ها (Knowledge Graphs) برای استخراج ویژگی
  • 25. استفاده از ویژگی‌های مبتنی بر موضوع (Topic-based Features)
  • 26. Latent Dirichlet Allocation (LDA): تئوری و پیاده‌سازی
  • 27. Non-negative Matrix Factorization (NMF) و کاربردها
  • 28. استفاده از ویژگی‌های مبتنی بر شبکه (Network-based Features)
  • 29. ساخت گراف کلمات و استخراج ویژگی
  • 30. استفاده از ویژگی‌های مبتنی بر ساختار جمله (Sentence Structure Features)
  • 31. تحلیل ساختار درخت‌واره جملات (Parse Trees)
  • 32. استفاده از ویژگی‌های مبتنی بر احساسات (Sentiment-based Features)
  • 33. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و کاربردها
  • 34. استفاده از ویژگی‌های مبتنی بر الگو (Pattern-based Features)
  • 35. Regular Expressions و استخراج الگوها
  • 36. استفاده از ویژگی‌های ترکیبی (Combined Features)
  • 37. ترکیب ویژگی‌های مختلف برای بهبود عملکرد
  • 38. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 39. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
  • 40. روش‌های Wrapper (Wrapper Methods)
  • 41. روش‌های Embedded (Embedded Methods)
  • 42. ارزیابی عملکرد ویژگی‌ها
  • 43. اهمیت Cross-Validation در ارزیابی ویژگی‌ها
  • 44. بهینه‌سازی ویژگی‌ها با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 45. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی کوتاه (Short Text)
  • 46. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی بلند (Long Text)
  • 47. مهندسی ویژگی برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 48. پیاده‌سازی مهندسی ویژگی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون (Scikit-learn, Gensim, SpaCy)

📚 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.