کتاب ساخت سیستم‌های خودکار برای تحلیل بازخورد بازار با NLP
, ,

کتاب ساخت سیستم‌های خودکار برای تحلیل بازخورد بازار با NLP

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017338 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 ساخت سیستم‌های خودکار برای تحلیل بازخورد بازار با NLP

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره و اهداف آن
  • 2. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 3. ساختارهای داده در پایتون (لیست، تاپل، دیکشنری، ست)
  • 4. توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 5. کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های جدولی با Pandas
  • 8. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده با Matplotlib و Seaborn
  • 9. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
  • 10. مبانی یادگیری ماشین: مفاهیم کلیدی
  • 11. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 12. کاربردهای NLP در تحلیل بازخورد بازار
  • 13. منابع داده برای بازخورد بازار (توییتر، ریویوها، فروم‌ها)
  • 14. جمع‌آوری داده‌های متنی: مبانی وب‌اسکرپینگ
  • 15. جمع‌آوری داده‌های متنی: استفاده از APIها
  • 16. ساختار داده‌های متنی و ذخیره‌سازی
  • 17. توکنایزیشن (Tokenization): کلمه، جمله، زیرکلمه
  • 18. نرمال‌سازی متن: حروف کوچک/بزرگ، حذف نمادها
  • 19. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
  • 20. ریشه‌یابی و تبدیل به بن‌واژه (Stemming و Lemmatization)
  • 21. تشخیص و تصحیح غلط‌های املایی
  • 22. کار با عبارات با قاعده (Regular Expressions) برای استخراج الگو
  • 23. آماده‌سازی متن برای مدل‌های ماشین لرنینگ
  • 24. مدیریت متن‌های چندزبانه (Multilingual Text)
  • 25. چالش‌های پیش‌پردازش متن در داده‌های واقعی
  • 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان آماری
  • 27. مدل‌های N-gram و کاربردهای آن‌ها
  • 28. اندازه‌گیری شباهت متن: فاصله لوون‌اشتاین و ژاکارد
  • 29. مدل‌های کیسه کلمات (Bag-of-Words)
  • 30. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  • 31. استخراج ویژگی‌های متنی: طول متن، تعداد کلمات خاص
  • 32. تحلیل Collocation و Keyphrase Extraction
  • 33. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging – POS)
  • 34. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition – NER)
  • 35. تحلیل وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
  • 36. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 37. Word2Vec: Skip-gram و CBOW
  • 38. GloVe: Global Vectors for Word Representation
  • 39. فست‌تکست (FastText) و کار با کلمات ناشناخته (OOV)
  • 40. وکتورسازی اسناد با Word Embeddings میانگین‌گیری شده
  • 41. مرور الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای متن
  • 42. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی متن
  • 43. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM) برای متن
  • 44. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی در NLP
  • 45. Naive Bayes برای طبقه‌بندی متن
  • 46. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، فراخوانی، F1-Score
  • 47. ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix)
  • 48. منحنی ROC و AUC
  • 49. انتخاب بهترین ویژگی‌ها (Feature Selection)
  • 50. تنظیم هایپرپارامترها و اعتبارسنجی متقاطع
  • 51. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): رویکردهای لغوی
  • 52. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 53. ساخت یک سیستم تحلیل احساسات اولیه با Scikit-learn
  • 54. طبقه‌بندی متن چندبرچسبی (Multi-label Text Classification)
  • 55. مدیریت عدم توازن داده‌ها (Imbalanced Datasets)
  • 56. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 57. مفاهیم پایه Keras و TensorFlow
  • 58. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks) برای متن
  • 59. لایه‌های جاسازی (Embedding Layers) در شبکه‌های عصبی
  • 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN) برای متن
  • 61. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
  • 62. LSTM و GRU برای مدل‌سازی توالی
  • 63. Sequence-to-Sequence Models و Encoder-Decoder Architecture
  • 64. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در NLP
  • 65. معرفی ترنسفورمرها (Transformers)
  • 66. مدل‌های BERT و خانواده آن (RoBERTa, ALBERT, ELECTRA)
  • 67. فاین‌تیونینگ (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر از پیش آموزش‌دیده
  • 68. استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 69. مدل‌های مولد متن (Generative Models): مدل‌های GPT-مانند
  • 70. تحلیل احساسات با مدل‌های عمیق (BERT, RoBERTa)
  • 71. طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification) با مدل‌های عمیق
  • 72. استخراج موجودیت‌های نام‌گذاری شده با مدل‌های عمیق
  • 73. ساخت یک سیستم طبقه‌بندی پیچیده بازخورد با ترنسفورمرها
  • 74. مدیریت مدل‌های عمیق بزرگ: بهینه‌سازی و سخت‌افزار
  • 75. آموزش مدل‌های عمیق از ابتدا در صورت نیاز
  • 76. استخراج جنبه-احساس (Aspect-Based Sentiment Analysis – ABSA)
  • 77. تشخیص و خلاصه‌سازی نظرات منفی/مثبت کلیدی
  • 78. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): استخراجی و انتزاعی
  • 79. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling) با LDA
  • 80. مدل‌سازی موضوع با NMF
  • 81. مدل‌سازی موضوع با Embeddings (Top2Vec, BERTopic)
  • 82. کشف روندهای بازار و تغییرات احساسات در طول زمان
  • 83. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در بازخورد
  • 84. خوشه‌بندی نظرات کاربران (Clustering)
  • 85. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوای متنی
  • 86. تحلیل مقایسه‌ای برندها و محصولات
  • 87. شناسایی نیازها و ویژگی‌های محصول جدید از بازخورد
  • 88. تحلیل رقبا از طریق بازخورد بازار
  • 89. ساخت داشبورد تعاملی برای نمایش نتایج تحلیل
  • 90. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای تحلیل بازخورد
  • 91. معماری سیستم‌های خودکار تحلیل بازخورد
  • 92. پایپ‌لاین (Pipeline) داده برای NLP
  • 93. استفاده از Flask/Django برای ساخت API سرویس‌دهی مدل
  • 94. داکرسازی (Dockerization) مدل‌های NLP
  • 95. استقرار مدل (Model Deployment) در محیط‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
  • 96. مانیتورینگ و نگهداری مدل در تولید
  • 97. به‌روزرسانی و آموزش مجدد مدل (Retraining)
  • 98. چالش‌های اخلاقی در NLP و تحلیل بازخورد
  • 99. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی

📚 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 ساخت سیستم‌های خودکار برای تحلیل بازخورد بازار با NLP”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا