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.
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

  • خلاصه Summary

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش تکنیک های پاکسازی و پیش پردازش داده های متن
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
0h 38m
15
Pluralsight (پلورال سایت) pluralsight-small
20 دی 1402 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
از 5
دارد
دارد
دارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Profile is loading Profile is loading

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.

Pluralsight (پلورال سایت)

Pluralsight یکی از پرطرفدارترین پلتفرم‌های آموزش آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را توسعه دهند و به روز رسانی کنند. این پلتفرم دوره‌های آموزشی در زمینه‌های فناوری اطلاعات، توسعه نرم‌افزار، طراحی وب، مدیریت پروژه، و موضوعات مختلف دیگر را ارائه می‌دهد.

یکی از ویژگی‌های برجسته Pluralsight، محتوای بروز و با کیفیت آموزشی آن است. این پلتفرم با همکاری با توسعه‌دهندگان و کارشناسان معتبر، دوره‌هایی را ارائه می‌دهد که با توجه به تغییرات روزافزون در صنعت فناوری، کاربران را در جریان آخرین مفاهیم و تکنولوژی‌ها نگه می‌دارد. این امر به کاربران این اطمینان را می‌دهد که دوره‌هایی که در Pluralsight می‌پذیرند، با جدیدترین دانش‌ها و تجارب به روز شده‌اند.