سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد یادگیری ماشین در فیلترینگ مبتنی بر محتوا برای سهام

کتاب کاربرد یادگیری ماشین در فیلترینگ مبتنی بر محتوا برای سهام

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد یادگیری ماشین در فیلترینگ مبتنی بر محتوا برای سهام

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 2. مبانی سهام و بازارهای مالی
  • 3. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 4. الگوریتم های یادگیری ماشین پرکاربرد
  • 5. انواع داده های سهام
  • 6. پیش پردازش داده های سهام
  • 7. نمونه سازی ویژگی از داده های سهام
  • 8. اصول مدل سازی فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 9. فیلترینگ مبتنی بر محتوا: رویکردهای مبتنی بر محتوا
  • 10. فیلترینگ مبتنی بر محتوا: رویکردهای مبتنی بر کاربر
  • 11. فیلترینگ مبتنی بر محتوا: رویکردهای ترکیبی
  • 12. روندها در فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 13. استفاده از یادگیری ماشین در فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 14. مدل های یادگیری ماشین برای فیلترینگ سهام
  • 15. یادگیری عمیق در فیلترینگ سهام
  • 16. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 17. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. شبکه های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 19. شبکه های ترانسفورمر
  • 20. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل سهام
  • 21. استخراج ویژگی از اخبار و گزارشات مالی
  • 22. تحلیل احساسات در اخبار سهام
  • 23. مدل سازی موضوعی برای اخبار سهام
  • 24. بازنمایی برداری متنی (Word Embeddings)
  • 25. ارتباطات بین متون و داده های قیمتی
  • 26. پیاده سازی مدل های یادگیری ماشین
  • 27. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 28. آموزش و ارزیابی مدل ها
  • 29. معیارهای ارزیابی مدل های فیلترینگ
  • 30. دقت، صحت و یادآوری
  • 31. امتیاز F1 و AUC
  • 32. اعتبارسنجی متقابل
  • 33. تنظیم هایپرپارامترها
  • 34. استراتژی های ارزیابی مدل در زمان واقعی
  • 35. کاربرد مدل های فیلترینگ در تصمیم گیری سرمایه گذاری
  • 36. توصیه سهام بر اساس ترجیحات کاربر
  • 37. پیش بینی روند قیمت سهام
  • 38. شناسایی سهام با پتانسیل رشد
  • 39. مدیریت ریسک با استفاده از فیلترینگ
  • 40. مقایسه رویکردهای مختلف یادگیری ماشین
  • 41. مزایا و معایب هر رویکرد
  • 42. تحلیل مقایسه ای عملکرد
  • 43. فیلترینگ مبتنی بر محتوا برای طبقه بندی سهام
  • 44. فیلترینگ مبتنی بر محتوا برای پیش بینی رتبه بندی سهام
  • 45. فیلترینگ مبتنی بر محتوا برای تشخیص الگوهای معاملاتی
  • 46. چالش های پیاده سازی
  • 47. کیفیت و دسترس پذیری داده ها
  • 48. نیاز به داده های حجیم
  • 49. پیچیدگی محاسباتی
  • 50. نیاز به تخصص فنی
  • 51. تفسیرپذیری مدل ها
  • 52. ملاحظات اخلاقی در فیلترینگ سهام
  • 53. سوگیری در داده ها و مدل ها
  • 54. شفافیت و پاسخگویی
  • 55. حریم خصوصی کاربران
  • 56. ملاحظات نظارتی
  • 57. آینده یادگیری ماشین در فیلترینگ سهام
  • 58. مدل های بلومبرگ و رویترز
  • 59. سیستم های توصیه گر پیشرفته
  • 60. هوش مصنوعی مولد برای تحلیل سهام
  • 61. فیلترینگ مبتنی بر محتوا و یادگیری تقویتی
  • 62. ادغام با سایر ابزارهای تحلیل مالی
  • 63. مطالعات موردی و کاربردهای عملی
  • 64. نمونه های موفق از پیاده سازی
  • 65. تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری با استفاده از فیلترینگ
  • 66. توصیه های شخصی سازی شده برای سرمایه گذاران
  • 67. مثال هایی از استراتژی های معاملاتی مبتنی بر فیلترینگ
  • 68. مجموعه داده های عمومی برای فیلترینگ سهام
  • 69. منابع داده های مالی و اخبار
  • 70. ابزارهای متن باز برای یادگیری ماشین
  • 71. کتابخانه های پایتون (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 72. پلتفرم های ابری برای محاسبات (AWS, GCP, Azure)
  • 73. مبانی تحلیل زمانی سری برای سهام
  • 74. نوسانات سهام و مدل سازی آن
  • 75. مدل های ARIMA و GARCH
  • 76. روش های تشخیص ناهنجاری در داده های سهام
  • 77. استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص نوسانات غیرعادی
  • 78. تحلیل مولفه های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 79. استفاده از PCA در بازنمایی ویژگی ها
  • 80. شبکه های خودرمزگذار (Autoencoders) برای یادگیری ویژگی
  • 81. یادگیری بدون نظارت در فیلترینگ سهام
  • 82. خوشه بندی سهام بر اساس ویژگی ها
  • 83. مدل های مبتنی بر گراف برای تحلیل ارتباطات سهام
  • 84. شبکه های اجتماعی و تأثیر آن بر قیمت سهام
  • 85. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص اخبار جعلی
  • 86. اعتبارسنجی و راستی آزمایی اطلاعات
  • 87. مدل های پیشرفته پردازش زبان طبیعی
  • 88. استفاده از مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 89. Fine-tuning LLMs برای وظایف تحلیل سهام
  • 90. استراتژی های معاملاتی الگوریتمی
  • 91. توسعه سیستم های معاملاتی خودکار
  • 92. مدیریت پورتفولیو با استفاده از یادگیری ماشین
  • 93. تخصیص دارایی مبتنی بر توصیه های فیلترینگ
  • 94. تحلیل ریسک پورتفولیو
  • 95. استراتژی های سرمایه گذاری بلندمدت و کوتاه مدت
  • 96. مقایسه فیلترینگ مبتنی بر محتوا با فیلترینگ مشارکتی
  • 97. ترکیب داده های محتوایی و رفتاری
  • 98. بهبود دقت و جامعیت توصیه ها
  • 99. کاربرد فیلترینگ در بازارهای نوظهور
  • 100. چالش های داده ای و فنی در بازارهای نوظهور

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.