اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی زبانی برای سنجش ریسک اعتباری بر اساس نظرات آنلاین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی زبانی برای سنجش ریسک اعتباری بر اساس نظرات آنلاین

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد NLP برای پردازش متن رسانه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدل‌سازی زبانی
• 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. پردازش زبان طبیعی: مفاهیم کلیدی
• 4. استخراج ویژگی از متن
• 5. مدل‌های زبانی سنتی
• 6. مدل‌های زبانی آماری
• 7. مدل‌های زبانی عصبی
• 8. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای زبان
• 9. شبکه‌های بازگشتی (RNN)
• 10. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 11. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 13. مدل‌های ترنسفورمر
• 14. خود-توجهی (Self-Attention)
• 15. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 16. معماری ترنسفورمر: جزئیات
• 17. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌داده شده (Pre-trained Language Models)
• 18. BERT
• 19. RoBERTa
• 20. XLNet
• 21. Alchemy
• 22. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل ریسک
• 23. مقدمه ای بر ریسک اعتباری
• 24. اهمیت سنجش ریسک اعتباری
• 25. منابع داده برای سنجش ریسک اعتباری
• 26. نظرات آنلاین به عنوان منبع داده
• 27. جمع آوری داده های نظرات آنلاین
• 28. پیش پردازش متن نظرات
• 29. پاکسازی متن
• 30. توکن‌سازی
• 31. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 32. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 33. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• 34. تکنیک‌های مدل‌سازی موضوع
• 35. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 36. Non-negative Matrix Factorization (NMF)
• 37. ارزیابی مدل‌های موضوع
• 38. استخراج احساسات (Sentiment Analysis)
• 39. مقدمه ای بر تحلیل احساسات
• 40. روش‌های تحلیل احساسات
• 41. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان
• 42. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
• 43. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری عمیق
• 44. داده‌های برچسب‌گذاری شده برای تحلیل احساسات
• 45. معیارهای ارزیابی تحلیل احساسات
• 46. کاربرد تحلیل احساسات در ریسک اعتباری
• 47. تحلیل ریسک اعتباری مبتنی بر نظرات آنلاین
• 48. تعریف ریسک اعتباری در این بستر
• 49. نقش نظرات در ارزیابی اعتبار
• 50. شناسایی ریسک‌های اعتباری از طریق نظرات
• 51. پیش‌بینی نکول (Default Prediction)
• 52. استفاده از مدل‌های زبانی برای پیش‌بینی نکول
• 53. ویژگی‌های استخراج شده از مدل‌های زبانی
• 54. ادغام ویژگی‌های زبانی با مدل‌های ریسک سنتی
• 55. مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models)
• 56. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• 57. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
• 58. درخت تصمیم (Decision Trees)
• 59. جنگل تصادفی (Random Forests)
• 60. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
• 61. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی ریسک
• 62. مدل‌سازی ریسک اعتباری با استفاده از ترنسفورمرها
• 63. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌داده شده
• 64. تنظیم دقیق برای وظیفه پیش‌بینی نکول
• 65. تنظیم دقیق برای وظیفه تحلیل ریسک
• 66. ارزیابی مدل‌های ریسک اعتباری
• 67. معیارهای ارزیابی مدل‌های ریسک
• 68. منحنی ROC و AUC
• 69. دقت (Accuracy)
• 70. صحت (Precision)
• 71. بازیابی (Recall)
• 72. امتیاز F1
• 73. اعتبار سنجی متقابل (Cross-validation)
• 74. بایاس و واریانس در مدل‌سازی ریسک
• 75. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 76. روش‌های نمونه‌برداری
• 77. روش‌های تولید داده مصنوعی (SMOTE)
• 78. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های ریسک
• 79. تکنیک‌های تفسیرپذیری
• 80. LIME
• 81. SHAP
• 82. اهمیت تفسیرپذیری در صنعت مالی
• 83. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی
• 84. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 85. حفاظت از داده‌های کاربران
• 86. مسائل حقوقی و نظارتی
• 87. مطالعات موردی (Case Studies)
• 88. کاربرد در وام‌دهی فردی
• 89. کاربرد در وام‌دهی شرکتی
• 90. کاربرد در ارزیابی پلتفرم‌های وام‌دهی همتا به همتا
• 91. چالش‌ها و فرصت‌های آینده
• 92. روندهای تحقیقاتی جدید
• 93. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای سنجش ریسک
• 94. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
• 95. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Language Models)
• 96. داده‌های واقعی در مقابل داده‌های مصنوعی
• 97. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی زبانی
• 98. پردازش زبان طبیعی در زمان واقعی (Real-time NLP)
• 99. مدل‌سازی پویای ریسک اعتباری
• 100. مقایسه با روش‌های سنتی سنجش ریسک