لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش تکنیک های پاکسازی و پیش پردازش داده های متن
Text Data Cleaning and Pre-processing Techniques
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
در هنر تمیز کردن و پیش پردازش داده های متنی مسلط شوید! این دوره به شما تکنیک های ضروری برای اصلاح متن برای پروژه های NLP را می آموزد. تمیز کردن و پیش پردازش داده های متنی اغلب اولین و مهم ترین مرحله در NLP است. در این دوره، تکنیک های پاکسازی و پیش پردازش داده های متن، شما توانایی تبدیل متن خام را به قالبی تمیز و ساختاریافته و آماده برای تجزیه و تحلیل به دست خواهید آورد. ابتدا، ویژگیهای اساسی دادههای متنی را بررسی میکنید و یاد میگیرید که مسائل رایج مانند نویز و دادههای از دست رفته را شناسایی کنید. در مرحله بعد، تکنیکهایی را برای تمیز کردن و مدیریت دادههای از دست رفته، همراه با استراتژیهای اصلی حذف نویز کشف خواهید کرد. در نهایت، نحوه استفاده از تکنیکهای پیشرفته پیشپردازش متن، از جمله عادیسازی متن، توکنسازی، و مدیریت کاراکترها و ایموجیهای خاص را خواهید آموخت. پس از اتمام این دوره، مهارت ها و دانش مربوط به پیش پردازش داده های متنی مورد نیاز برای افزایش کیفیت و قابلیت اطمینان مدل های NLP خود را خواهید داشت.
سرفصل ها و درس ها
بررسی اجمالی دوره
Course Overview
بررسی اجمالی دوره
Course Overview
مبانی داده های متنی و مبانی پاکسازی
Fundamentals of Textual Data and Cleaning Basics
مقدمه ای بر ویژگی ها و ساختار داده های متنی
Introduction to Textual Data Characteristics and Structure
اهمیت پاکسازی داده ها در تحلیل متن
Importance of Data Cleaning in Text Analysis
ملاحظات اخلاقی در تجزیه و تحلیل داده های متنی
Ethical Considerations in Text Data Analysis
شناخت چالش های رایج در داده های متنی
Recognizing Common Challenges in Text Data
تکنیکهایی برای مدیریت دادههای از دست رفته در مجموعه دادههای متنی
Techniques for Handling Missing Data in Text Datasets
تکنیک های اصلی حذف نویز
Basic Noise Removal Techniques
نسخه ی نمایشی: تجزیه و تحلیل مجموعه داده های متنی
Demo: Analyzing Text Dataset
تکنیک های پیشرفته پیش پردازش متن
Advanced Text Pre-processing Techniques
مروری بر عادی سازی متن و اهمیت آن
Overview of Text Normalization and Its Importance
پیاده سازی ریشه یابی و لمت سازی
Implementing Stemming and Lemmatization
کاوش در تکنیک های مختلف توکن سازی
Exploring Various Tokenization Techniques
مدیریت پیشرفته شخصیت های خاص
Advanced Handling of Special Characters
کاربرد عملی Normalization و Tokenization
Practical Application of Normalization and Tokenization
تعادل بین حفظ اطلاعات و حذف
Balance between Preserving Information and Removing
محمد، یک توسعه دهنده نرم افزار با یک دهه تجربه، در یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها برتر است. او که یک مربی پر انرژی است، دارای مدرک مالی و علوم کامپیوتر است و تجزیه و تحلیل داده ها را برای شرکت های آموزش الکترونیکی پیشرو در سراسر جهان تدریس می کند.
نمایش نظرات