سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌سازی انتخاب با LLM: راهنمای عملی پرامپتینگ، تعیین مشخصات و تخمین مدل

کتاب مدل‌سازی انتخاب با LLM: راهنمای عملی پرامپتینگ، تعیین مشخصات و تخمین مدل

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مدل‌سازی انتخاب با LLM: راهنمای عملی پرامپتینگ، تعیین مشخصات و تخمین مدل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های پیشرفته

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های زبان بزرگ در مدل‌سازی انتخاب

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدل‌سازی انتخاب: مفاهیم و تعاریف کلیدی
  • 2. انواع مدل‌های انتخاب: گسسته، پیوسته و رتبه‌بندی
  • 3. مرور روش‌های سنتی تخمین مدل‌های انتخاب
  • 4. محدودیت‌های روش‌های سنتی و نیاز به رویکردهای جدید
  • 5. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و معماری آن‌ها
  • 6. توانایی‌های LLM در پردازش زبان طبیعی و تولید متن
  • 7. کاربردهای LLM در حوزه‌های مختلف علم داده
  • 8. پتانسیل LLM در تسهیل و بهبود مدل‌سازی انتخاب
  • 9. مقاله "Can large language models assist choice modelling?" مرور و بررسی
  • 10. استراتژی‌های پرامپتینگ: مفاهیم و اصول اولیه
  • 11. انواع پرامپتینگ: صفر-شات، یک-شات و چند-شات
  • 12. تاثیر پرامپت‌های مختلف بر عملکرد LLM
  • 13. طراحی پرامپت‌های موثر برای مدل‌سازی انتخاب
  • 14. تعیین مشخصات مدل انتخاب با استفاده از LLM: روش‌ها و تکنیک‌ها
  • 15. استخراج ویژگی‌های مرتبط از داده‌های متنی با LLM
  • 16. استفاده از LLM برای شناسایی ترجیحات و نظرات افراد
  • 17. تولید توصیف‌گرهای جایگزین با استفاده از LLM
  • 18. ایجاد ماتریس‌های طراحی آزمایش با کمک LLM
  • 19. تخمین مدل‌های انتخاب با استفاده از خروجی LLM: رویکردها و چالش‌ها
  • 20. تبدیل خروجی متنی LLM به داده‌های کمی برای تخمین مدل
  • 21. توسعه توابع سودمندی با کمک LLM
  • 22. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 23. ادغام LLM با نرم‌افزارهای تخصصی مدل‌سازی انتخاب
  • 24. ارزیابی عملکرد LLM در مدل‌سازی انتخاب: معیارها و روش‌ها
  • 25. مقایسه نتایج LLM با روش‌های سنتی مدل‌سازی
  • 26. سنجش دقت، صحت و قابلیت تعمیم مدل‌های مبتنی بر LLM
  • 27. شناسایی نقاط قوت و ضعف LLM در سناریوهای مختلف
  • 28. بررسی انواع LLM برای مدل‌سازی انتخاب: GPT-3، LaMDA و دیگران
  • 29. مقایسه قابلیت‌ها و محدودیت‌های مدل‌های مختلف
  • 30. انتخاب LLM مناسب برای پروژه مدل‌سازی انتخاب
  • 31. پیاده‌سازی عملی مدل‌سازی انتخاب با LLM: گام به گام
  • 32. ایجاد مجموعه داده و آماده‌سازی برای LLM
  • 33. طراحی و اجرای پرامپت‌های مختلف
  • 34. تفسیر خروجی LLM و تبدیل آن به داده‌های ساخت‌یافته
  • 35. تخمین مدل انتخاب با استفاده از داده‌های تولید شده توسط LLM
  • 36. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل نهایی
  • 37. مثال‌های کاربردی: مدل‌سازی انتخاب در حوزه‌های مختلف (حمل و نقل، بازاریابی، بهداشت)
  • 38. مدل‌سازی انتخاب وسیله نقلیه با استفاده از LLM
  • 39. مدل‌سازی انتخاب محصول با استفاده از بررسی‌های متنی
  • 40. مدل‌سازی انتخاب درمان پزشکی بر اساس توصیه‌های LLM
  • 41. حل مسائل پیچیده مدل‌سازی انتخاب با LLM: غلبه بر چالش‌ها
  • 42. مقابله با داده‌های از دست رفته و ناقص با LLM
  • 43. مدیریت ناهمگنی در ترجیحات افراد با LLM
  • 44. بهبود قابلیت تفسیر مدل‌های انتخاب با استفاده از توضیحات LLM
  • 45. اخلاق و ملاحظات قانونی در استفاده از LLM برای مدل‌سازی انتخاب
  • 46. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 47. جلوگیری از سوگیری و تبعیض در نتایج مدل
  • 48. شفافیت و پاسخگویی در استفاده از LLM
  • 49. آینده مدل‌سازی انتخاب با LLM: روندها و پیش‌بینی‌ها
  • 50. توسعه LLM های تخصصی برای مدل‌سازی انتخاب
  • 51. ادغام LLM با سایر فناوری‌های هوش مصنوعی
  • 52. نقش LLM در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده
  • 53. مدل‌سازی انتخاب ترجیحات ناگفته با LLM
  • 54. استفاده از LLM برای درک بهتر فرآیندهای شناختی در تصمیم‌گیری
  • 55. به کارگیری LLM برای پیش‌بینی تغییرات در ترجیحات
  • 56. مدل‌سازی انتخاب در محیط‌های پویا با LLM
  • 57. بهینه‌سازی پرامپت برای سناریوهای پیچیده
  • 58. تفسیر متن‌های بلند برای مدل‌سازی انتخاب
  • 59. بهبود دقت مدل با استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی
  • 60. استفاده از LLM برای ایجاد مدل‌های انتخاب شخصی‌سازی شده
  • 61. سنجش عدم قطعیت در نتایج LLM
  • 62. توسعه رابط‌های کاربری برای مدل‌سازی انتخاب با LLM
  • 63. ترکیب داده‌های متنی و عددی در مدل‌سازی انتخاب
  • 64. استفاده از LLM برای تشخیص تقلب در داده‌های انتخاب
  • 65. مدل‌سازی انتخاب در شبکه‌های اجتماعی با LLM
  • 66. تشخیص احساسات و نظرات با استفاده از LLM
  • 67. استفاده از LLM برای تحلیل روندها در داده‌های انتخاب
  • 68. ساخت داشبوردهای بصری برای نمایش نتایج مدل‌سازی
  • 69. کار با داده‌های بزرگ در مدل‌سازی انتخاب با LLM
  • 70. بهینه‌سازی کد برای پردازش سریع داده‌ها
  • 71. استفاده از خدمات ابری برای مدل‌سازی انتخاب با LLM
  • 72. استفاده از LLM برای تولید گزارش‌های خودکار از نتایج مدل‌سازی
  • 73. به کارگیری LLM برای آموزش مدل‌های انتخاب به سایرین
  • 74. ایجاد مدل‌های انتخاب قابل فهم برای غیرمتخصصان
  • 75. بررسی مطالعات موردی موفق در استفاده از LLM برای مدل‌سازی انتخاب
  • 76. بررسی نمونه‌های ناموفق و درس‌های آموخته شده
  • 77. استفاده از LLM برای شناسایی فرصت‌های جدید در مدل‌سازی انتخاب
  • 78. ادغام LLM با سایر ابزارهای تحلیل داده
  • 79. توسعه اپلیکیشن‌های موبایل برای مدل‌سازی انتخاب با LLM
  • 80. ساخت مدل‌های انتخاب تعاملی با LLM
  • 81. به اشتراک‌گذاری نتایج مدل‌سازی انتخاب با LLM به صورت آنلاین
  • 82. درک عمیق‌تر از تصمیم‌گیری انسان با LLM
  • 83. استفاده از LLM برای بهبود سیاست‌گذاری
  • 84. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌سازی انتخاب
  • 85. محدودیت‌های LLM در مدل‌سازی انتخاب
  • 86. ابزارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های انتخاب با LLM
  • 87. چگونه یک استراتژی مدل‌سازی انتخاب با LLM ایجاد کنیم
  • 88. اجتناب از سوگیری در پرامپتینگ و داده‌ها
  • 89. بهینه‌سازی مصرف منابع در استفاده از LLM
  • 90. مدل‌سازی انتخاب در زمان واقعی با LLM
  • 91. توسعه کتابخانه‌های متن‌باز برای مدل‌سازی انتخاب با LLM
  • 92. بررسی روند انتشار مقالات علمی مرتبط با مدل‌سازی انتخاب با LLM
  • 93. آینده تحقیقات در زمینه مدل‌سازی انتخاب با LLM

📚 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.