کتاب **پیش‌بینی جهت نوسانات قیمت نفت با استفاده از مدل‌های زبانی و تفسیر SHAP: یک رویکرد داده‌محور**
, ,

کتاب **پیش‌بینی جهت نوسانات قیمت نفت با استفاده از مدل‌های زبانی و تفسیر SHAP: یک رویکرد داده‌محور**

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000015657 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب **پیش‌بینی جهت نوسانات قیمت نفت با استفاده از مدل‌های زبانی و تفسیر SHAP: یک رویکرد داده‌محور**

موضوع کلی: **بازارهای مالی و پیش‌بینی قیمت**

موضوع میانی: **تحلیل احساسات خبری و پیش‌بینی نوسانات قیمت نفت**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه دوره: پیش‌بینی بازارهای مالی با هوش مصنوعی
  • 2. اهمیت پیش‌بینی نوسانات قیمت نفت
  • 3. مروری بر مقاله الهام‌بخش و اهداف آن
  • 4. مبانی بازارهای مالی: سهام، کالا، ارز
  • 5. ویژگی‌های منحصر به فرد بازار نفت
  • 6. مفهوم نوسانات (Volatility) در بازارهای مالی
  • 7. چرا جهت نوسانات قیمت مهم است؟
  • 8. نقش اخبار و اطلاعات در حرکت بازار
  • 9. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 10. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 11. ضرورت داده‌محوری در تحلیل مالی
  • 12. مرور کلی بر ساختار دوره
  • 13. منابع داده‌های خبری مالی (Financial News Data)
  • 14. استخراج و جمع‌آوری داده‌های خبری ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 15. چالش‌های جمع‌آوری داده‌های خبری حجیم
  • 16. منابع داده‌های قیمت و حجم معاملات نفت
  • 17. همگام‌سازی داده‌های خبری و مالی بر اساس زمان
  • 18. پاکسازی اولیه داده‌های متنی: حذف نویز
  • 19. توکنایزیشن (Tokenization) و لمتایزیشن/استمینگ (Lemmatization/Stemming)
  • 20. حذف کلمات توقف (Stop Words) و کلمات بی‌معنی
  • 21. نرمال‌سازی و یکسان‌سازی داده‌های متنی
  • 22. پیش‌پردازش داده‌های عددی: نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی
  • 23. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data) در سری‌های زمانی
  • 24. استخراج ویژگی‌های زمانی از داده‌های قیمت (مانند لگ‌ها)
  • 25. تعریف متغیر هدف: جهت نوسانات قیمت نفت
  • 26. کدگذاری متغیر هدف (مثبت، منفی)
  • 27. بررسی توزیع متغیر هدف و عدم تعادل کلاس‌ها
  • 28. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 29. مفهوم تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 30. روش‌های تحلیل احساسات مبتنی بر فرهنگ لغت (Lexicon-based)
  • 31. ساخت و توسعه فرهنگ لغت احساسات مالی (Financial Sentiment Lexicon)
  • 32. تحلیل احساسات با رویکرد یادگیری ماشین کلاسیک
  • 33. بردارسازی کلمات: Bag-of-Words و TF-IDF
  • 34. مقدمه‌ای بر مدل‌های تعبیه کلمات (Word Embeddings)
  • 35. Word2Vec: آموزش و کاربرد
  • 36. GloVe و FastText: معرفی و مقایسه
  • 37. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای NLP
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNNs)
  • 39. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTMs) برای توالی‌های متنی
  • 40. مفهوم توجه (Attention Mechanism) در NLP
  • 41. معماری ترانسفورمرها (Transformers) به زبان ساده
  • 42. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models – PLMs/LLMs)
  • 43. BERT و RoBERTa: درک معماری و نحوه عملکرد
  • 44. انتخاب مدل زبانی مناسب برای تحلیل احساسات مالی
  • 45. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای داده‌های خبری نفت
  • 46. ارزیابی مدل تحلیل احساسات: معیارهای خاص
  • 47. تولید امتیازات احساسات (Sentiment Scores) از اخبار
  • 48. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر احساسات: میانگین، واریانس، روند
  • 49. پیچیدگی‌های زبانی در اخبار مالی: ابهام و کنایه
  • 50. ترکیب ابعاد مختلف احساسات (مثبت، منفی، خنثی، عدم قطعیت)
  • 51. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) از داده‌های احساسات
  • 52. مهندسی ویژگی از داده‌های بازار نفت (قیمت، حجم، بازده)
  • 53. ساختار داده برای سری‌های زمانی: رویکرد پنجره‌ای
  • 54. انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی دسته‌ای
  • 55. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) به عنوان مدل پایه
  • 56. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVMs)
  • 57. مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 58. جنگل‌های تصادفی (Random Forests) برای افزایش پایداری
  • 59. گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) و XGBoost/LightGBM
  • 60. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) برای پیش‌بینی
  • 61. آموزش مدل‌ها: مراحل و ملاحظات
  • 62. اعتبارسنجی متقابل برای سری‌های زمانی (Time Series Cross-Validation)
  • 63. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 64. بهینه‌سازی مدل: Grid Search، Random Search، Bayesian Optimization
  • 65. معیارهای ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی: دقت (Accuracy)
  • 66. معیارهای ارزیابی: Precision, Recall, F1-Score
  • 67. منحنی ROC و AUC: درک عملکرد مدل
  • 68. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 69. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 70. ایجاد یک مدل ensemble برای بهبود پیش‌بینی
  • 71. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI – XAI)
  • 72. اهمیت تفسیرپذیری در بازارهای مالی و تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری
  • 73. تفاوت تفسیرپذیری و شفافیت مدل
  • 74. روش‌های تفسیرپذیری محلی (Local) و سراسری (Global)
  • 75. معرفی SHAP: مفهوم و فلسفه (SHapley Additive exPlanations)
  • 76. ریشه‌های SHAP در نظریه بازی (Game Theory) و مقادیر شاپلی
  • 77. محاسبه مقادیر شاپلی: چالش‌ها و راه حل‌ها
  • 78. کاربرد SHAP برای مدل‌های Tree-based (TreeExplainer)
  • 79. کاربرد SHAP برای مدل‌های Deep Learning (DeepExplainer/GradientExplainer)
  • 80. بصری‌سازی SHAP: نمودار Force Plot (تفسیر پیش‌بینی‌های فردی)
  • 81. بصری‌سازی SHAP: نمودار Summary Plot (اهمیت ویژگی‌های سراسری)
  • 82. بصری‌سازی SHAP: نمودار Dependence Plot (اثر تعاملی ویژگی‌ها)
  • 83. تفسیر اثر احساسات اخبار بر جهت نوسانات قیمت نفت با SHAP
  • 84. شناسایی کلمات و عبارات کلیدی تأثیرگذار از طریق SHAP
  • 85. درک تأثیر ویژگی‌های مالی سنتی با SHAP
  • 86. تحلیل تعامل بین ویژگی‌های احساسی و مالی
  • 87. استفاده از SHAP برای بهبود اعتماد به مدل
  • 88. SHAP برای عیب‌یابی مدل و شناسایی سوگیری‌ها
  • 89. تفسیر SHAP در سناریوهای واقعی بازار نفت
  • 90. محدودیت‌ها و چالش‌های SHAP در کاربردهای مالی
  • 91. ارزیابی پایداری و قدرت مدل در طول زمان
  • 92. شناسایی و مقابله با سوگیری‌های بالقوه در داده‌های خبری
  • 93. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مالی
  • 94. بررسی اثر رویدادهای غیرمنتظره (Black Swan Events)
  • 95. مقایسه با روش‌های سنتی تحلیل تکنیکال و بنیادی
  • 96. کاربردهای مدل در مدیریت ریسک و بهینه‌سازی پورتفوی
  • 97. توسعه مدل برای پیش‌بینی سایر بازارهای کالایی
  • 98. استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته‌تر (مثل GPT)
  • 99. راه‌حل‌های عملیاتی‌سازی و پیاده‌سازی مدل در محیط واقعی
  • 100. جمع‌بندی دوره و چشم‌انداز آینده تحقیق و کاربرد

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب **پیش‌بینی جهت نوسانات قیمت نفت با استفاده از مدل‌های زبانی و تفسیر SHAP: یک رویکرد داده‌محور**”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا