کتاب مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای کشف الگو در داده‌های متنی
, ,

کتاب مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای کشف الگو در داده‌های متنی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010550 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 مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای کشف الگو در داده‌های متنی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و کاوش متن
  • 2. مدل‌سازی موضوعی چیست و چرا اهمیت دارد؟
  • 3. کاربردهای عملی مدل‌سازی موضوعی در صنعت
  • 4. مفاهیم پایه: مجموعه اسناد (Corpus)، سند، واژگان و توکن
  • 5. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای NLP
  • 6. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: NLTK, spaCy, Gensim, scikit-learn
  • 7. مروری بر مبانی آمار و احتمال مورد نیاز
  • 8. قضیه بیز و استنتاج بیزی
  • 9. توزیع‌های احتمالاتی کلیدی: چندجمله‌ای (Multinomial)
  • 10. توزیع‌های احتمالاتی کلیدی: دیریکله (Dirichlet)
  • 11. جبر خطی برای NLP: بردارها و ماتریس‌ها
  • 12. فضای برداری و بازنمایی هندسی متون
  • 13. اولین پروژه: بارگذاری و کاوش یک مجموعه داده متنی
  • 14. چالش‌های رایج در کار با داده‌های متنی
  • 15. نقشه راه دوره: از مبانی تا مدل‌های پیشرفته
  • 16. اهمیت و مراحل پیش‌پردازش متن
  • 17. توکنیزاسیون (Tokenization): شکستن متن به کلمات و جملات
  • 18. پاکسازی متن: حذف علائم نگارشی و اعداد
  • 19. یکسان‌سازی حروف (Case Folding)
  • 20. شناسایی و حذف ایست‌واژه‌ها (Stop Words)
  • 21. ریشه‌یابی (Stemming) با استفاده از NLTK
  • 22. لماتیزاسیون (Lemmatization) با استفاده از spaCy
  • 23. مقایسه ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
  • 24. استخراج N-gram‌ها (Bigrams و Trigrams)
  • 25. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words – BoW)
  • 26. ساخت ماتریس سند-واژه (Document-Term Matrix – DTM)
  • 27. مفهوم TF-IDF و کاربرد آن
  • 28. پیاده‌سازی TF-IDF با scikit-learn
  • 29. مدیریت پراکندگی (Sparsity) در ماتریس‌های متنی
  • 30. مصورسازی داده‌های متنی: ابر کلمات (Word Clouds)
  • 31. مقدمه‌ای بر مدل‌های مبتنی بر تجزیه ماتریس
  • 32. تحلیل معنایی پنهان (Latent Semantic Analysis – LSA)
  • 33. ریاضیات پشت LSA: تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 34. پیاده‌سازی LSA با scikit-learn
  • 35. تفسیر نتایج و موضوعات حاصل از LSA
  • 36. مزایا و معایب مدل LSA
  • 37. تحلیل معنایی پنهان احتمالاتی (Probabilistic LSA – pLSA)
  • 38. مفهوم مدل‌های زایا (Generative Models)
  • 39. الگوریتم امید ریاضی-بیشینه‌سازی (EM) برای pLSA
  • 40. محدودیت‌های مدل pLSA
  • 41. معرفی تخصیص پنهان دیریکله (Latent Dirichlet Allocation – LDA)
  • 42. شهود پشت LDA: اسناد به عنوان ترکیبی از موضوعات
  • 43. فرآیند زایای LDA: چگونه یک سند تولید می‌شود؟
  • 44. نقش توزیع‌های دیریکله به عنوان پیشین (Prior)
  • 45. استنتاج در LDA: نمونه‌برداری گیبز (Gibbs Sampling)
  • 46. استنتاج در LDA: استنتاج متغیر (Variational Inference)
  • 47. پیاده‌سازی LDA با کتابخانه Gensim
  • 48. ساخت دیکشنری و کورپوس در Gensim
  • 49. پیاده‌سازی LDA با کتابخانه scikit-learn
  • 50. مقایسه پیاده‌سازی Gensim و scikit-learn
  • 51. پارامترهای اصلی LDA: آلفا (Alpha) و بتا (Beta)
  • 52. تأثیر آلفا بر توزیع موضوعات در اسناد
  • 53. تأثیر بتا بر توزیع کلمات در موضوعات
  • 54. تنظیم هایپرپارامترهای مدل LDA
  • 55. چالش انتخاب تعداد بهینه موضوعات (K)
  • 56. معیارهای ارزیابی یک مدل موضوعی خوب
  • 57. ارزیابی کمی: معیار سرگشتگی (Perplexity)
  • 58. محدودیت‌های معیار Perplexity
  • 59. ارزیابی کیفی: انسجام موضوعی (Topic Coherence)
  • 60. آشنایی با معیارهای انسجام: C_v, UMass
  • 61. محاسبه و تفسیر امتیاز انسجام در Gensim
  • 62. روش‌های یافتن تعداد بهینه موضوعات با استفاده از انسجام
  • 63. تفسیر توزیع کلمات در هر موضوع
  • 64. تفسیر توزیع موضوعات در هر سند
  • 65. استخراج موضوع اصلی برای هر سند
  • 66. مصورسازی تعاملی موضوعات با pyLDAvis
  • 67. تکنیک‌های نام‌گذاری خودکار و نیمه‌خودکار موضوعات
  • 68. تحلیل روند تغییر موضوعات در طول زمان
  • 69. مطالعه موردی: تحلیل نظرات مشتریان
  • 70. مطالعه موردی: استخراج موضوعات از مقالات علمی
  • 71. فراتر از LDA: مدل‌های موضوعی پیشرفته
  • 72. مدل‌های موضوعی پویا (Dynamic Topic Models – DTM)
  • 73. تحلیل تکامل موضوعات با DTM
  • 74. مدل‌های موضوعی همبسته (Correlated Topic Models – CTM)
  • 75. مدل‌های موضوعی ساختاریافته (Structural Topic Models – STM)
  • 76. گنجاندن فراداده (Metadata) در مدل‌سازی با STM
  • 77. مدل‌های غیرپارامتری: فرآیند دیریکله سلسله‌مراتبی (HDP)
  • 78. مزیت HDP: عدم نیاز به تعیین تعداد موضوعات از قبل
  • 79. پیاده‌سازی HDP با Gensim
  • 80. مدل‌سازی آنلاین برای داده‌های جریانی (Online LDA)
  • 81. محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر کیسه کلمات
  • 82. مقدمه‌ای بر مدل‌های موضوعی عصبی (Neural Topic Models)
  • 83. بازنمایی کلمات: از One-Hot تا Word2Vec و GloVe
  • 84. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار خودکار متغیر (VAE)
  • 85. آشنایی با مدل ProdLDA
  • 86. مدل‌های موضوعی محتوا-آگاه با ترنسفورمرها (BERT)
  • 87. معرفی مدل Top2Vec: یادگیری همزمان موضوعات و بردار کلمات
  • 88. معرفی مدل BERTopic: ترکیب BERT و خوشه‌بندی
  • 89. پیاده‌سازی BERTopic و مصورسازی نتایج آن
  • 90. مقایسه BERTopic با LDA و سایر مدل‌های سنتی
  • 91. کاربرد در تحلیل بازخورد مشتریان و محصولات
  • 92. کاربرد در دسته‌بندی و خلاصه‌سازی اخبار
  • 93. کاربرد در تحلیل روندهای شبکه‌های اجتماعی
  • 94. کاربرد در تحلیل اسناد حقوقی و پزشکی
  • 95. مقیاس‌پذیری مدل‌سازی موضوعی برای کلان‌داده‌ها (Big Data)
  • 96. ملاحظات اخلاقی: سوگیری (Bias) و انصاف در مدل‌های موضوعی
  • 97. چالش‌های عملی و خطاهای متداول
  • 98. پروژه پایانی: تعریف مسئله، جمع‌آوری و آماده‌سازی داده
  • 99. پروژه پایانی: ساخت، ارزیابی و ارائه مدل نهایی
  • 100. جمع‌بندی دوره و نگاهی به آینده مدل‌سازی موضوعی

📚 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 مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای کشف الگو در داده‌های متنی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا