دوره پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل احساسات بازار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل احساسات بازار

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: مدل‌سازی احساسات از طریق متن و الگوی انتشار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر تحلیل احساسات بازار
• 2. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل احساسات
• 3. مبانی نظری تحلیل احساسات
• 4. جمع آوری داده های بازار
• 5. منابع داده های تحلیل احساسات
• 6. پیش پردازش داده های متنی
• 7. پاکسازی متن
• 8. حذف نویز
• 9. توکن سازی
• 10. حذف کلمات توقف
• 11. ریشه یابی و لماتیزاسیون
• 12. برچسب گذاری اجزای کلام
• 13. تشخیص موجودیت نامدار
• 14. تکنیک های تحلیل احساسات مبتنی بر لغت نامه
• 15. لغت نامه های احساسات
• 16. امتیازدهی به واژگان
• 17. محاسبه امتیاز احساسات کلی
• 18. محدودیت های رویکردهای مبتنی بر لغت نامه
• 19. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 20. یادگیری با نظارت
• 21. یادگیری بدون نظارت
• 22. یادگیری نیمه نظارتی
• 23. معیارهای ارزیابی مدل
• 24. بازیابی
• 25. امتیاز F1
• 26. ماتریس سردرگمی
• 27. مدل های آماری کلاسیک
• 28. طبقه بندی کننده بیز ساده
• 29. رگرسیون لجستیک
• 30. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 31. یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات
• 32. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 33. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 34. حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
• 35. واحد بازگشتی دروازه ای (GRU)
• 36. مدل های ترنسفورمر
• 37. تعبیه کلمات
• 38. Word2Vec
• 39. GloVe
• 40. FastText
• 41. مفاهیم پیشرفته در تعبیه کلمات
• 42. تعبیه های پویا
• 43. تعبیه های مبتنی بر زمینه
• 44. آموزش مدل های ترنسفورمر
• 45. BERT
• 46. RoBERTa
• 47. XLNet
• 48. تنظیم دقیق مدل های ترنسفورمر
• 49. آماده سازی داده برای مدل های یادگیری عمیق
• 50. بردارهای ویژگی
• 51. بردارهای متنی
• 52. بردارهای عددی
• 53. انتخاب ویژگی
• 54. روش های استخراج ویژگی
• 55. تکنیک های کاهش ابعاد
• 56. تحلیل مولفه های اصلی (PCA)
• 57. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
• 58. کاربرد مدل های یادگیری ماشین در سهام
• 59. تحلیل احساسات توییتر
• 60. تحلیل احساسات اخبار مالی
• 61. تحلیل احساسات انجمن های آنلاین
• 62. تحلیل احساسات گزارش های مالی
• 63. تحلیل احساسات رسانه های اجتماعی
• 64. کاربرد در معاملات الگوریتمی
• 65. پیش بینی روند بازار
• 66. مدیریت ریسک
• 67. بهینه سازی سبد سهام
• 68. تجزیه و تحلیل اخبار زمان واقعی
• 69. دستیابی به بینش های احساسی
• 70. شناسایی عوامل تاثیرگذار بر بازار
• 71. ارزیابی احساسات رقبا
• 72. پایش احساسات برند
• 73. مقایسه مدل های مختلف
• 74. ارزیابی عملکرد در مجموعه داده های مختلف
• 75. انتخاب بهترین مدل برای وظیفه خاص
• 76. حساسیت مدل به نویز
• 77. مقیاس پذیری مدل ها
• 78. تفسیرپذیری مدل ها
• 79. مدل های قابل توضیح (XAI)
• 80. تجسم نتایج مدل
• 81. ایجاد داشبوردهای تحلیل احساسات
• 82. نمودارهای روند احساسات
• 83. نقشه های حرارتی احساسات
• 84. خلاصه بندی احساسات بازار
• 85. چالش ها در تحلیل احساسات بازار
• 86. کنایه و طنز
• 87. اصطلاحات تخصصی
• 88. حساسیت فرهنگی
• 89. عوامل روانی انسانی
• 90. فراوانی داده های احساسی
• 91. مدل های رقیب
• 92. رویدادهای غیرمنتظره
• 93. اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 94. پیاده سازی در محیط واقعی
• 95. استقرار مدل
• 96. مانیتورینگ و نگهداری مدل
• 97. به روز رسانی مدل
• 98. استراتژی های بهبود مدل
• 99. تکنیک های تنظیم فراپارامتر
• 100. اعتبارسنجی متقابل