سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استراتژی‌های داده برای بهبود دقت مدل‌های زبانی

کتاب استراتژی‌های داده برای بهبود دقت مدل‌های زبانی

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 استراتژی‌های داده برای بهبود دقت مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر استراتژی های داده در مدل های زبانی
  • 2. اهمیت داده در دقت مدل های زبانی
  • 3. چرخه عمر داده در مدل های زبانی
  • 4. مفهوم داده با کیفیت بالا
  • 5. انواع داده های مورد استفاده در مدل های زبانی
  • 6. متن خام
  • 7. متن برچسب گذاری شده
  • 8. داده های ساختاریافته
  • 9. داده های نیمه ساختاریافته
  • 10. داده های بدون ساختار
  • 11. داده های چندوجهی
  • 12. مجموعه داده های عمومی
  • 13. مجموعه داده های اختصاصی
  • 14. ملاحظات اخلاقی در جمع آوری داده
  • 15. حریم خصوصی داده ها
  • 16. سوگیری در داده ها
  • 17. شفافیت داده ها
  • 18. اصول حاکم بر استراتژی های داده
  • 19. جمع آوری داده
  • 20. فیلتر کردن داده
  • 21. پاکسازی داده
  • 22. توسعه داده
  • 23. ارزیابی داده
  • 24. مدیریت چرخه عمر داده
  • 25. مراحل جمع آوری داده
  • 26. شناسایی منابع داده
  • 27. استراتژی های نمونه برداری
  • 28. جمع آوری داده های وب
  • 29. استفاده از API ها
  • 30. قراردادهای جمع آوری داده
  • 31. جمع آوری داده های داخلی
  • 32. جمع آوری داده های تولید شده توسط کاربر
  • 33. جمع آوری داده های ترکیبی
  • 34. روش های فیلتر کردن داده
  • 35. حذف داده های تکراری
  • 36. حذف داده های نامربوط
  • 37. حذف داده های اسپم
  • 38. حذف داده های نامفهوم
  • 39. حذف داده های کوتاه
  • 40. حذف داده های با کیفیت پایین
  • 41. استفاده از فیلترهای مبتنی بر قوانین
  • 42. استفاده از مدل های آماری برای فیلتر کردن
  • 43. روش های پاکسازی داده
  • 44. تصحیح غلط های املایی و نگارشی
  • 45. استانداردسازی فرمت ها
  • 46. حذف کاراکترهای خاص و علائم نگارشی نامربوط
  • 47. مدیریت مقادیر گمشده
  • 48. نرمال سازی متن
  • 49. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 50. ریشه یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 51. روش های توسعه داده (Data Augmentation)
  • 52. تکنیک های مبتنی بر جایگزینی کلمه
  • 53. جایگزینی مترادف ها
  • 54. استفاده از مدل های زبانی برای جایگزینی
  • 55. تکنیک های مبتنی بر درج و حذف کلمه
  • 56. درج کلمات تصادفی
  • 57. حذف کلمات تصادفی
  • 58. تکنیک های مبتنی بر تغییر ترتیب کلمات
  • 59. جابجایی کلمات
  • 60. تکنیک های مبتنی بر ترجمه
  • 61. ترجمه رفت و برگشتی
  • 62. تکنیک های مبتنی بر الگوی نحوی
  • 63. تکنیک های مبتنی بر شبکه های عصبی
  • 64. استفاده از مدل های مولد برای توسعه داده
  • 65. ارزیابی کیفیت داده
  • 66. معیارهای ارزیابی داده
  • 67. دقت داده
  • 68. کامل بودن داده
  • 69. سازگاری داده
  • 70. به روز بودن داده
  • 71. مرتبط بودن داده
  • 72. روش های ارزیابی دستی
  • 73. روش های ارزیابی خودکار
  • 74. استفاده از معیارهای آماری
  • 75. ارتباط بین کیفیت داده و دقت مدل
  • 76. تاثیر داده های با کیفیت بر عملکرد مدل
  • 77. تاثیر داده های بی کیفیت بر عملکرد مدل
  • 78. شناسایی و رفع مشکلات داده
  • 79. اهمیت برچسب گذاری داده
  • 80. انواع برچسب گذاری داده
  • 81. برچسب گذاری دستی
  • 82. برچسب گذاری نیمه خودکار
  • 83. برچسب گذاری خودکار
  • 84. ابزارها و پلتفرم های برچسب گذاری داده
  • 85. چالش های برچسب گذاری داده
  • 86. هزینه برچسب گذاری
  • 87. زمان برچسب گذاری
  • 88. ثبات برچسب گذاری
  • 89. کیفیت برچسب گذاری
  • 90. استراتژی های بهینه سازی برچسب گذاری
  • 91. استفاده از چندین برچسب گذار
  • 92. بررسی توافق بین برچسب گذاران
  • 93. آموزش برچسب گذاران
  • 94. استفاده از داده های فعال (Active Learning)
  • 95. استراتژی های مدیریت داده برای مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 96. مقیاس پذیری در جمع آوری و پردازش داده
  • 97. مدیریت مجموعه داده های عظیم
  • 98. استراتژی های نظارت بر کیفیت داده در مقیاس بزرگ
  • 99. تکنیک های فیلتر کردن و پاکسازی داده برای LLMs
  • 100. توسعه داده برای LLMs

📚 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.