فلش‌کارت‌های آموزشی دسترسی و پردازش اخبار رگولاتوری برای تحلیل احساسات خودکار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دسترسی و پردازش اخبار رگولاتوری برای تحلیل احساسات خودکار

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد تحلیل احساسات از اخبار مربوط به مقررات‌گذاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: اهمیت اخبار رگولاتوری
• 2. فصل ۱: تعاریف کلیدی و دامنه
• 3. فصل ۲: انواع اخبار رگولاتوری
• 4. فصل ۳: منابع اصلی اخبار رگولاتوری
• 5. فصل ۴: جمع‌آوری اخبار رگولاتوری
• 6. فصل ۵: ابزارهای جمع‌آوری اخبار
• 7. فصل ۶: چالش‌های جمع‌آوری داده
• 8. فصل ۷: پیش‌پردازش متن اخبار
• 9. فصل ۸: پاکسازی متن
• 10. فصل ۹: حذف کلمات توقف
• 11. فصل ۱۰: ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 12. فصل ۱۱: لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 13. فصل ۱۲: شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 14. فصل ۱۳: انواع موجودیت‌های رگولاتوری
• 15. فصل ۱۴: کاربردهای NER در اخبار
• 16. فصل ۱۵: استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 17. فصل ۱۶: شبکه‌های معنایی
• 18. فصل ۱۷: مبانی تحلیل احساسات
• 19. فصل ۱۸: رویکردهای مبتنی بر واژگان
• 20. فصل ۱۹: دیکشنری‌های احساسات
• 21. فصل ۲۰: تنظیم واژگان برای حوزه رگولاتوری
• 22. فصل ۲۱: رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین
• 23. فصل ۲۲: مدل‌های سنتی یادگیری ماشین
• 24. فصل ۲۳: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 25. فصل ۲۴: Naive Bayes
• 26. فصل ۲۵: درخت‌های تصمیم
• 27. فصل ۲۶: شبکه‌های عصبی
• 28. فصل ۲۷: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 29. فصل ۲۸: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 30. فصل ۲۹: شبکه‌های LSTM و GRU
• 31. فصل ۳۰: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 32. فصل ۳۱: ترنسفورمرها
• 33. فصل ۳۲: مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (BERT, GPT)
• 34. فصل ۳۳: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 35. فصل ۳۴: سنجش احساسات در اخبار رگولاتوری
• 36. فصل ۳۵: طبقه‌بندی احساسات (مثبت، منفی، خنثی)
• 37. فصل ۳۶: تعیین شدت احساسات
• 38. فصل ۳۷: تحلیل احساسات چندوجهی
• 39. فصل ۳۸: تعیین جنبه‌های مورد نظر (Aspect-based Sentiment Analysis)
• 40. فصل ۳۹: جنبه‌های کلیدی در اخبار رگولاتوری
• 41. فصل ۴۰: انتخاب جنبه‌های مرتبط
• 42. فصل ۴۱: پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 43. فصل ۴۲: ابزارهای NLP
• 44. فصل ۴۳: کتابخانه‌های NLP (NLTK, SpaCy)
• 45. فصل ۴۴: مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 46. فصل ۴۵: الگوریتم LDA
• 47. فصل ۴۶: تفسیر موضوعات
• 48. فصل ۴۷: ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
• 49. فصل ۴۸: معیارهای ارزیابی (دقت، صحت، یادآوری، F1-score)
• 50. فصل ۴۹: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 51. فصل ۵۰: داده‌های آموزشی و تست
• 52. فصل ۵۱: منابع داده برای آموزش
• 53. فصل ۵۲: برچسب‌گذاری داده‌های احساسات
• 54. فصل ۵۳: چالش‌های برچسب‌گذاری
• 55. فصل ۵۴: ابزارهای برچسب‌گذاری
• 56. فصل ۵۵: داده‌های غیرمتنی در اخبار رگولاتوری
• 57. فصل ۵۶: جدول‌ها و نمودارها
• 58. فصل ۵۷: تحلیل داده‌های غیرمتنی
• 59. فصل ۵۸: کاربردهای تحلیل احساسات اخبار رگولاتوری
• 60. فصل ۵۹: مدیریت ریسک
• 61. فصل ۶۰: تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری
• 62. فصل ۶۱: نظارت بر انطباق
• 63. فصل ۶۲: ارزیابی تاثیر سیاست‌ها
• 64. فصل ۶۳: درک افکار عمومی
• 65. فصل ۶۴: موارد مطالعه (Case Studies)
• 66. فصل ۶۵: تحلیل اخبار رگولاتوری در بخش مالی
• 67. فصل ۶۶: تحلیل اخبار رگولاتوری در بخش بهداشت
• 68. فصل ۶۷: تحلیل اخبار رگولاتوری در بخش فناوری
• 69. فصل ۶۸: تحلیل اخبار رگولاتوری در بخش انرژی
• 70. فصل ۶۹: ادغام تحلیل احساسات با سایر تحلیل‌ها
• 71. فصل ۷۰: تحلیل سری‌های زمانی
• 72. فصل ۷۱: همبستگی با شاخص‌های بازار
• 73. فصل ۷۲: داده‌های اخبار رگولاتوری در زمان واقعی
• 74. فصل ۷۳: پردازش جریان داده (Stream Processing)
• 75. فصل ۷۴: معماری سیستم پردازش بلادرنگ
• 76. فصل ۷۵: چالش‌های پردازش بلادرنگ
• 77. فصل ۷۶: اخلاق و حریم خصوصی در تحلیل اخبار
• 78. فصل ۷۷: سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 79. فصل ۷۸: تفسیرپذیری مدل‌ها
• 80. فصل ۷۹: مسئولیت‌پذیری
• 81. فصل ۸۰: آینده تحلیل اخبار رگولاتوری
• 82. فصل ۸۱: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 83. فصل ۸۲: پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 84. فصل ۸۳: شخصی‌سازی تحلیل‌ها
• 85. فصل ۸۴: اتوماسیون تصمیم‌گیری
• 86. فصل ۸۵: چالش‌های آینده
• 87. فصل ۸۶: تاثیر تغییرات نظارتی
• 88. فصل ۸۷: نوآوری در ابزارها و روش‌ها
• 89. فصل ۸۸: نیاز به تخصص بین‌رشته‌ای
• 90. فصل ۸۹: نقش سازمان‌های دولتی
• 91. فصل ۹۰: شفافیت و دسترسی به داده‌ها
• 92. فصل ۹۱: همکاری بین‌المللی
• 93. فصل ۹۲: توسعه معیارهای ارزیابی جدید
• 94. فصل ۹۳: کاربرد در حوزه‌های نوظهور
• 95. فصل ۹۴: ارزهای دیجیتال و بلاکچین
• 96. فصل ۹۵: هوش مصنوعی مولد
• 97. فصل ۹۶: تحلیل شبکه‌های اجتماعی در کنار اخبار
• 98. فصل ۹۷: ادغام تحلیل احساسات با داده‌های خارجی
• 99. فصل ۹۸: مطالعات موردی پیشرفته
• 100. فصل ۹۹: جمع‌بندی و توصیه‌ها