فلش‌کارت‌های آموزشی یادگیری نیمه نظارت شده: چگونه داده‌های کمتر، نتایج بهتری به ارمغان می‌آورند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری نیمه نظارت شده: چگونه داده‌های کمتر، نتایج بهتری به ارمغان می‌آورند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری نیمه نظارت شده
• 2. اهمیت داده های برچسب گذاری نشده در یادگیری ماشین
• 3. چالش های یادگیری با داده های برچسب گذاری نشده
• 4. مرور کلی بر روش های یادگیری نیمه نظارت شده
• 5. تفاوت با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 6. مبانی آماری یادگیری نیمه نظارت شده
• 7. مدل های مولد برای یادگیری نیمه نظارت شده
• 8. مدل های تفکیکی برای یادگیری نیمه نظارت شده
• 9. یادگیری خودآموز (Self-training)
• 10. نحوه انتخاب مدل پایه در یادگیری خودآموز
• 11. افزایش تدریجی داده های برچسب گذاری شده
• 12. مدیریت عدم قطعیت در پیش بینی های خودآموز
• 13. روش های بهبود یادگیری خودآموز
• 14. نظارت ضمنی (Co-training)
• 15. نیاز به ویژگی های مستقل در نظارت ضمنی
• 16. ساخت مدل های مستقل برای نظارت ضمنی
• 17. استفاده از چندین مدل در نظارت ضمنی
• 18. ارزیابی کیفیت مدل های همکار
• 19. بهبود فرآیند انتخاب داده های برچسب گذاری شده
• 20. نظارت نیمه خودکار (Semi-supervised Support Vector Machines)
• 21. کاربرد SVM در یادگیری نیمه نظارت شده
• 22. تابع هدف در SSVM
• 23. رابطه با مرز تصمیم در SSVM
• 24. پیاده سازی SSVM
• 25. روش های انتشار برچسب (Label Propagation)
• 26. انتشار برچسب بر مبنای گراف
• 27. ساخت گراف برای انتشار برچسب
• 28. پارامترهای انتشار برچسب
• 29. کاربرد در طبقه بندی و رگرسیون
• 30. انتشار برچسب انتشار یافته (Manifold Regularization)
• 31. ایده اصلی انتشار برچسب انتشار یافته
• 32. تأثیر منظم سازی بر انتشار برچسب
• 33. مقایسه با انتشار برچسب ساده
• 34. مدل های مبتنی بر گراف کانولوشن (Graph Convolutional Networks)
• 35. مقدمه ای بر GCN ها
• 36. نحوه کار GCN ها در یادگیری نیمه نظارت شده
• 37. کاربرد GCN ها در داده های ساختار یافته
• 38. استفاده از GCN ها با داده های برچسب گذاری نشده
• 39. یادگیری چندوظیفه‌ای نیمه نظارت شده
• 40. همبستگی بین وظایف
• 41. استفاده از وظایف کمکی برای بهبود وظیفه اصلی
• 42. روش های یادگیری چندوظیفه‌ای نیمه نظارت شده
• 43. یادگیری انتقالی در چارچوب نیمه نظارت شده
• 44. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
• 45. تنظیم دقیق (Fine-tuning) در یادگیری نیمه نظارت شده
• 46. انتقال دانش از دامنه های دیگر
• 47. مدل های مبتنی بر انرژی (Energy-Based Models)
• 48. مفهوم تابع انرژی
• 49. یادگیری نیمه نظارت شده با EBM ها
• 50. تولید داده با EBM ها
• 51. روش های مبتنی بر بازسازی (Reconstruction-based Methods)
• 52. استفاده از اتوانکودرها (Autoencoders)
• 53. یادگیری ویژگی ها با اتوانکودرها
• 54. کاربرد اتوانکودرها در یادگیری نیمه نظارت شده
• 55. اتوانکودرهای واریانسی (Variational Autoencoders)
• 56. مبانی VAE ها
• 57. یادگیری توزیع داده ها با VAE ها
• 58. کاربرد VAE ها در تولید و نیمه نظارت
• 59. روش های مبتنی بر افزونگی (Consistency Regularization)
• 60. ایده اصلی افزونگی
• 61. ایجاد اختلالات سازگار در داده ها
• 62. آموزش مدل برای پیش بینی های سازگار
• 63. مثال هایی از افزونگی (MixMatch, FixMatch)
• 64. کاربرد در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 65. یادگیری نیمه نظارت شده برای طبقه بندی متن
• 66. استفاده از داده های برچسب گذاری نشده برای بهبود مدل های NLP
• 67. مدل های زبانی بزرگ (LLMs) و یادگیری نیمه نظارت شده
• 68. کاربرد در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 69. یادگیری نیمه نظارت شده برای تشخیص تصویر
• 70. استفاده از داده های برچسب گذاری نشده در وظایف CV
• 71. تقویت مدل های بینایی ماشین
• 72. کاربرد در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 73. شناسایی داده های غیرعادی با اطلاعات محدود
• 74. استفاده از یادگیری نیمه نظارت شده برای بهبود تشخیص ناهنجاری
• 75. کاربرد در سیستم های توصیه گر (Recommender Systems)
• 76. بهبود دقت سیستم های توصیه گر با داده های کم
• 77. یادگیری نیمه نظارت شده برای پیش بینی ترجیحات کاربر
• 78. کاربرد در حوزه سلامت (Health Informatics)
• 79. تشخیص بیماری ها با داده های پزشکی محدود
• 80. یادگیری نیمه نظارت شده برای تحلیل داده های پزشکی
• 81. کاربرد در حوزه مالی (Finance)
• 82. پیش بینی بازارهای مالی با داده های نامحدود
• 83. یادگیری نیمه نظارت شده برای تحلیل ریسک
• 84. کاربرد در حوزه علوم اجتماعی (Social Sciences)
• 85. تحلیل الگوهای رفتاری با داده های محدود
• 86. یادگیری نیمه نظارت شده برای درک پدیده های اجتماعی
• 87. ارزیابی مدل های یادگیری نیمه نظارت شده
• 88. معیارهای ارزیابی مخصوص
• 89. مقایسه با روش های نظارت شده و بدون نظارت
• 90. اهمیت داده های برچسب گذاری شده در ارزیابی
• 91. چالش ها و آینده یادگیری نیمه نظارت شده
• 92. مسائل مربوط به تعمیم پذیری (Generalization)
• 93. اهمیت کیفیت داده های برچسب گذاری شده
• 94. پیشرفت های آینده در روش ها
• 95. تأثیر یادگیری نیمه نظارت شده بر حوزه های مختلف
• 96. پتانسیل یادگیری نیمه نظارت شده برای کاهش هزینه ها
• 97. نقش یادگیری نیمه نظارت شده در حل مسائل پیچیده
• 98. ملاحظات اخلاقی در یادگیری نیمه نظارت شده
• 99. سوگیری در داده های برچسب گذاری نشده
• 100. مسئولیت پذیری در مدل های نیمه نظارت شده