سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد مهندسی داده در تولید و نگهداری مدل‌های زبانی

کتاب کاربرد مهندسی داده در تولید و نگهداری 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 کاربرد مهندسی داده در تولید و نگهداری مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. در اینجا 100 سرفصل آموزشی برای "کاربرد مهندسی داده در تولید و نگهداری مدل‌های زبانی" آورده شده است:
  • 2. مبانی مهندسی داده برای مدل‌های زبانی
  • 3. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
  • 4. نقش مهندسی داده در چرخه حیات مدل‌های زبانی
  • 5. مبانی جمع‌آوری داده برای مدل‌های زبانی
  • 6. منابع داده متنی
  • 7. انواع داده‌های متنی (ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار)
  • 8. جمع‌آوری داده از وب (Web Scraping)
  • 9. استفاده از APIها برای جمع‌آوری داده
  • 10. جمع‌آوری داده از پایگاه‌های داده
  • 11. جمع‌آوری داده از فایل‌ها (CSV, JSON, XML)
  • 12. جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی
  • 13. جمع‌آوری داده از منابع تخصصی (مقالات علمی، کتب)
  • 14. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری داده
  • 15. قوانین حریم خصوصی و کپی‌رایت داده
  • 16. پاکسازی داده‌های متنی
  • 17. شناسایی و حذف داده‌های تکراری
  • 18. مدیریت مقادیر گمشده در داده‌های متنی
  • 19. رفع ناهماهنگی‌ها و غلط‌های املایی
  • 20. نرمال‌سازی متن (حروف کوچک، حذف علائم نگارشی)
  • 21. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 22. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
  • 23. لمتیزاسیون کلمات (Lemmatization)
  • 24. شناسایی و حذف نویز در داده‌ها
  • 25. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 26. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 27. تجزیه و تحلیل گرامری (Parsing)
  • 28. شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
  • 29. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
  • 30. مبانی نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
  • 31. Word2Vec
  • 32. GloVe
  • 33. FastText
  • 34. استفاده از نمایش‌های برداری از پیش آموزش‌دیده
  • 35. تنظیم دقیق (Fine-tuning) نمایش‌های برداری
  • 36. مهندسی ویژگی برای مدل‌های زبانی
  • 37. تولید ویژگی‌های مبتنی بر فرکانس (TF-IDF)
  • 38. ویژگی‌های مبتنی بر N-gram
  • 39. ویژگی‌های مبتنی بر طول جمله و کلمه
  • 40. ویژگی‌های مبتنی بر ساختار جمله
  • 41. ویژگی‌های مبتنی بر احساسات (Sentiment Features)
  • 42. ویژگی‌های مبتنی بر موضوع (Topic Features)
  • 43. مهندسی داده برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 44. تفاوت‌های مهندسی داده برای LLMs
  • 45. جمع‌آوری داده‌های عظیم برای LLMs
  • 46. کیفیت داده در مقیاس بزرگ
  • 47. بررسی و اعتبارسنجی داده‌های LLM
  • 48. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها در مقیاس LLM
  • 49. مدیریت مجموعه داده‌های بسیار بزرگ
  • 50. پایپ‌لاین‌های داده برای LLMs
  • 51. استفاده از ابزارهای مهندسی داده توزیع‌شده (Spark, Dask)
  • 52. انتقال داده‌های حجیم
  • 53. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم (Data Lakes, Data Warehouses)
  • 54. مبانی تولید داده مصنوعی (Synthetic Data Generation)
  • 55. نیاز به داده مصنوعی
  • 56. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی
  • 57. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید داده
  • 58. تولید داده با استفاده از الگوها
  • 59. ارزیابی کیفیت داده‌های مصنوعی
  • 60. کاربرد داده مصنوعی در موارد کمبود داده
  • 61. مهندسی داده برای وظایف خاص مدل‌های زبانی
  • 62. مهندسی داده برای ترجمه ماشینی
  • 63. مهندسی داده برای خلاصه‌سازی متن
  • 64. مهندسی داده برای پاسخ به سوالات
  • 65. مهندسی داده برای تحلیل احساسات
  • 66. مهندسی داده برای طبقه‌بندی متن
  • 67. مهندسی داده برای تشخیص اسپم
  • 68. مهندسی داده برای چت‌بات‌ها
  • 69. مهندسی داده برای تولید متن خلاقانه
  • 70. مهندسی داده برای مدل‌های زبانی تخصصی (پزشکی، حقوقی)
  • 71. مدیریت چرخه حیات داده مدل‌های زبانی
  • 72. ذخیره‌سازی و سازماندهی داده‌ها
  • 73. نسخه‌بندی داده‌ها (Data Versioning)
  • 74. ردیابی منبع داده (Data Provenance)
  • 75. امنیت و دسترسی به داده‌ها
  • 76. مستندسازی داده‌ها (Data Documentation)
  • 77. استفاده از پایپ‌لاین‌های داده خودکار (Automated Data Pipelines)
  • 78. پایپ‌لاین‌های ETL/ELT برای مدل‌های زبانی
  • 79. مانیتورینگ کیفیت داده در طول زمان
  • 80. تکرارپذیری در پردازش داده
  • 81. مدیریت داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 82. آماده‌سازی داده برای آموزش مدل
  • 83. تقسیم داده‌ها (Train/Validation/Test Split)
  • 84. نمونه‌برداری (Sampling)
  • 85. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 86. تکنیک‌های افزایش داده برای متن
  • 87. جایگزینی کلمات مترادف
  • 88. حذف تصادفی کلمات
  • 89. درج تصادفی کلمات
  • 90. جابجایی تصادفی کلمات
  • 91. استفاده از مدل‌های زبانی برای افزایش داده
  • 92. ارزیابی مهندسی داده در تولید مدل
  • 93. معیارهای ارزیابی کیفیت داده
  • 94. تاثیر کیفیت داده بر عملکرد مدل
  • 95. ابزارهای مهندسی داده برای مدل‌های زبانی
  • 96. کتابخانه‌های پردازش متن (NLTK, spaCy, Gensim)
  • 97. فریم‌ورک‌های پردازش داده توزیع‌شده (Apache Spark)
  • 98. پلتفرم‌های مدیریت داده (Databricks, Snowflake)
  • 99. ابزارهای بصری‌سازی داده
  • 100. ابزارهای مدیریت پایپ‌لاین (Airflow, Prefect)

📚 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.