فلش‌کارت‌های آموزشی استراتژی‌های داده برای مدل‌های زبانی تخصصی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب استراتژی‌های داده برای مدل‌های زبانی تخصصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: داده‌های مورد استفاده در آموزش پیش‌زمینه

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی تخصصی
• 2. اهمیت داده در مدل‌های زبانی تخصصی
• 3. تفاوت داده‌های عمومی و تخصصی
• 4. چالش‌های جمع‌آوری داده‌های تخصصی
• 5. انواع داده‌های تخصصی (متن، کد، جداول، تصاویر)
• 6. تعریف دامنه تخصصی
• 7. شناسایی منابع داده تخصصی
• 8. استراتژی‌های جستجو و کشف داده
• 9. استخراج داده از منابع مختلف
• 10. وب‌سایت‌ها و پایگاه‌های داده تخصصی
• 11. مقالات علمی و پژوهشی
• 12. کتاب‌ها و نشریات تخصصی
• 13. گزارش‌ها و مستندات فنی
• 14. انجمن‌ها و گروه‌های آنلاین تخصصی
• 15. محتوای تولید شده توسط کاربر (UGC)
• 16. داده‌های داخلی سازمان
• 17. داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 18. داده‌های بدون ساختار (متن)
• 19. داده‌های چندوجهی (Multimodal)
• 20. کیفیت داده: اهمیت و معیارهای اولیه
• 21. پاکسازی داده‌های تخصصی
• 22. شناسایی و حذف نویز
• 23. مدیریت مقادیر گمشده
• 24. استانداردسازی فرمت‌ها
• 25. یکپارچه‌سازی منابع داده
• 26. تشخیص و حذف داده‌های تکراری
• 27. برچسب‌گذاری داده (Annotation)
• 28. اهمیت برچسب‌گذاری دقیق
• 29. انواع برچسب‌گذاری (شناسایی موجودیت، دسته‌بندی، روابط)
• 30. ابزارهای برچسب‌گذاری داده
• 31. فرآیندهای برچسب‌گذاری مشارکتی
• 32. برچسب‌گذاری توسط متخصصان دامنه
• 33. برچسب‌گذاری نیمه‌خودکار
• 34. ارزیابی کیفیت برچسب‌گذاری
• 35. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 36. نیاز به داده‌های مصنوعی
• 37. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی
• 38. استفاده از مدل‌های زبانی موجود
• 39. تکنیک‌های مبتنی بر قوانین
• 40. تکنیک‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 41. ارزیابی کیفیت داده‌های مصنوعی
• 42. افزایش داده (Data Augmentation)
• 43. تکنیک‌های افزایش داده برای متن
• 44. جایگزینی کلمات (Synonym Replacement)
• 45. حذف تصادفی کلمات
• 46. جابجایی تصادفی کلمات
• 47. ترجمه رفت و برگشتی (Back Translation)
• 48. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 49. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 50. اصول مدیریت داده‌های بزرگ
• 51. ذخیره‌سازی داده‌های تخصصی
• 52. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 53. سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع شده (HDFS)
• 54. پردازش داده‌های بزرگ
• 55. فریم‌ورک‌های پردازش توزیع شده (Spark, Hadoop MapReduce)
• 56. پردازش جریانی (Streaming Data Processing)
• 57. امنیت داده‌های تخصصی
• 58. حریم خصوصی داده
• 59. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده
• 60. قوانین و مقررات مربوط به داده (GDPR, CCPA)
• 61. مستندسازی داده (Data Documentation)
• 62. تعریف فراداده (Metadata)
• 63. اهمیت مستندسازی برای قابلیت تکرارپذیری
• 64. مدیریت چرخه حیات داده
• 65. استراتژی‌های داده برای مدل‌های زبانی اولیه (Pre-training)
• 66. استراتژی‌های داده برای تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 67. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 68. تنظیم دقیق با داده‌های بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
• 69. تنظیم دقیق با داده‌های نیمه‌نظارت (Semi-supervised Fine-tuning)
• 70. تنظیم دقیق با داده‌های فعال (Active Learning)
• 71. استراتژی‌های داده برای مدل‌های زبانی در حوزه‌های خاص
• 72. مدل‌های زبانی پزشکی
• 73. مدل‌های زبانی حقوقی
• 74. مدل‌های زبانی مالی
• 75. مدل‌های زبانی فنی و مهندسی
• 76. مدل‌های زبانی خلاقانه (شعر، داستان)
• 77. استراتژی‌های داده برای مدل‌های زبانی چندزبانه
• 78. استراتژی‌های داده برای مدل‌های زبانی با تمرکز بر درک مطلب
• 79. استراتژی‌های داده برای مدل‌های زبانی با تمرکز بر تولید متن
• 80. استراتژی‌های داده برای مدل‌های زبانی با تمرکز بر استدلال
• 81. استراتژی‌های داده برای مدل‌های زبانی با تمرکز بر دیالوگ
• 82. ارزیابی مدل‌های زبانی تخصصی با داده‌های تخصصی
• 83. متریک‌های ارزیابی
• 84. اهمیت داده‌های ارزیابی نماینده
• 85. تست‌های وارونگی (Adversarial Testing)
• 86. استراتژی‌های داده برای بهبود مداوم مدل
• 87. بازخورد کاربران
• 88. پایش عملکرد مدل در محیط واقعی
• 89. استراتژی‌های داده برای انطباق مدل با تغییرات دامنه
• 90. مدیریت نسخه‌های داده
• 91. انتقال یادگیری (Transfer Learning) و داده‌های تخصصی
• 92. کاربرد دانش دامنه در استراتژی‌های داده
• 93. نقش متخصصان دامنه در فرآیند داده
• 94. چالش‌های مقیاس‌پذیری استراتژی‌های داده
• 95. آینده استراتژی‌های داده برای مدل‌های زبانی تخصصی
• 96. نتیجه‌گیری و توصیه‌های نهایی