کتاب یادگیری نیمه نظارت شده: رویکردی کارآمد برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
, ,

کتاب یادگیری نیمه نظارت شده: رویکردی کارآمد برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000028350 دسته: , , برچسب:

📚 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 یادگیری نیمه نظارت شده: رویکردی کارآمد برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری نیمه نظارت شده
  • 2. تعریف یادگیری نیمه نظارت شده
  • 3. تفاوت با یادگیری نظارت شده
  • 4. تفاوت با یادگیری بدون نظارت
  • 5. مزایای یادگیری نیمه نظارت شده
  • 6. چالش های یادگیری نیمه نظارت شده
  • 7. کاربردها در پردازش زبان طبیعی
  • 8. کاربردها در مدل های زبانی بزرگ
  • 9. اهمیت داده های برچسب دار
  • 10. اهمیت داده های بدون برچسب
  • 11. مبانی یادگیری ماشین
  • 12. مبانی شبکه های عصبی
  • 13. مبانی مدل های زبانی
  • 14. مبانی مدل های زبانی بزرگ
  • 15. انواع مدل های زبانی بزرگ
  • 16. معماری ترنسفورمر
  • 17. مکانیسم توجه
  • 18. روش های آموزش مدل های زبانی بزرگ
  • 19. داده های مورد نیاز برای آموزش
  • 20. فرایند جمع آوری داده
  • 21. فرایند پیش پردازش داده
  • 22. برچسب گذاری داده ها
  • 23. روش های برچسب گذاری خودکار
  • 24. روش های برچسب گذاری نیمه خودکار
  • 25. روش های برچسب گذاری جمعی
  • 26. چالش های برچسب گذاری
  • 27. کیفیت برچسب ها
  • 28. کمیت برچسب ها
  • 29. هزینه برچسب گذاری
  • 30. تکنیک های یادگیری نیمه نظارت شده
  • 31. یادگیری خودآموز (Self-Training)
  • 32. اصول یادگیری خودآموز
  • 33. مراحل یادگیری خودآموز
  • 34. انتخاب مدل اولیه
  • 35. پیش بینی برچسب برای داده های بدون برچسب
  • 36. فیلتر کردن پیش بینی ها
  • 37. اضافه کردن داده های برچسب دار جدید به مجموعه آموزشی
  • 38. آموزش مجدد مدل
  • 39. مزایای یادگیری خودآموز
  • 40. معایب یادگیری خودآموز
  • 41. تنظیم پارامترها در یادگیری خودآموز
  • 42. همیاری (Co-Training)
  • 43. اصول همیاری
  • 44. نیاز به دو مجموعه ویژگی مجزا
  • 45. نیاز به دو مدل مستقل
  • 46. مراحل همیاری
  • 47. آموزش مدل اول روی داده های برچسب دار
  • 48. پیش بینی برچسب برای داده های بدون برچسب توسط مدل اول
  • 49. انتخاب پیش بینی های مطمئن توسط مدل اول
  • 50. اضافه کردن داده های برچسب دار جدید به مجموعه آموزشی مدل دوم
  • 51. تکرار مراحل برای مدل دوم
  • 52. آموزش مجدد هر دو مدل
  • 53. مزایای همیاری
  • 54. معایب همیاری
  • 55. محدودیت های همیاری
  • 56. یادگیری مبتنی بر انتشار برچسب (Label Propagation)
  • 57. اصول انتشار برچسب
  • 58. ایجاد یک گراف از داده ها
  • 59. وزن دهی به یال های گراف
  • 60. انتشار برچسب از نقاط برچسب دار به نقاط بدون برچسب
  • 61. انواع الگوریتم های انتشار برچسب
  • 62. انتشار برچسب با استفاده از گراف صریح
  • 63. انتشار برچسب با استفاده از گراف ضمنی
  • 64. مزایای انتشار برچسب
  • 65. معایب انتشار برچسب
  • 66. کاربرد انتشار برچسب در مدل های زبانی
  • 67. یادگیری مبتنی بر تولد (Generative Models)
  • 68. استفاده از مدل های تولدی برای تولید داده های مصنوعی
  • 69. آموزش مدل با ترکیب داده های واقعی و مصنوعی
  • 70. مدل های ترکیبی (Hybrid Models)
  • 71. ترکیب تکنیک های مختلف یادگیری نیمه نظارت شده
  • 72. استفاده از مدل های زبانی از پیش آموزش دیده
  • 73. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی بزرگ
  • 74. تنظیم دقیق با داده های برچسب دار
  • 75. تنظیم دقیق با داده های بدون برچسب
  • 76. تنظیم دقیق با داده های نیمه برچسب دار
  • 77. روش های تنظیم دقیق کارآمد
  • 78. تنظیم دقیق با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning – PEFT)
  • 79. LoRA
  • 80. Prefix Tuning
  • 81. Prompt Tuning
  • 82. Adapter Tuning
  • 83. کاربرد PEFT در یادگیری نیمه نظارت شده
  • 84. ارزیابی مدل های یادگیری نیمه نظارت شده
  • 85. معیارهای ارزیابی
  • 86. دقت (Accuracy)
  • 87. دقت و بازیابی (Precision and Recall)
  • 88. امتیاز F1 (F1-Score)
  • 89. منحنی ROC و AUC
  • 90. ارزیابی بر روی داده های تست
  • 91. ارزیابی بر روی داده های بدون برچسب (به صورت غیرمستقیم)
  • 92. چالش های ارزیابی
  • 93. انتخاب مجموعه داده مناسب برای ارزیابی
  • 94. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 95. مطالعات موردی و کاربردهای عملی
  • 96. یادگیری نیمه نظارت شده برای طبقه بندی متن
  • 97. یادگیری نیمه نظارت شده برای تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
  • 98. یادگیری نیمه نظارت شده برای تحلیل احساسات
  • 99. یادگیری نیمه نظارت شده برای ترجمه ماشینی
  • 100. یادگیری نیمه نظارت شده برای تولید متن

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری نیمه نظارت شده: رویکردی کارآمد برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا