دوره راهکارهای نوین تکمیل داده‌های ناقص با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تکمیل داده‌های ناقص با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهمیت تکمیل داده‌های مفقود در پروژه‌های علوم داده
• 2. آشنایی با انواع داده‌های مفقود و چالش‌های آماری آن‌ها
• 3. مروری بر روش‌های سنتی جای‌گذاری داده‌ها و محدودیت‌های آن‌ها
• 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و قابلیت‌های استنتاجی آن‌ها
• 5. معماری مدل‌های زبانی برای درک متن و ساختار داده
• 6. آماده‌سازی مجموعه‌های داده ساختاریافته برای ورود به مدل‌های زبانی
• 7. روش‌های تبدیل داده‌های جدولی به فرمت‌های متنی قابل‌فهم برای مدل
• 8. استراتژی‌های طراحی پرامپت برای استخراج مقادیر غایب
• 9. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای حفظ انسجام داده‌ها
• 10. استفاده از مدل‌های زبانی در شناسایی الگوهای پنهان داده‌ای
• 11. تکمیل مقادیر عددی با استفاده از قابلیت‌های استدلالی مدل‌ها
• 12. جای‌گذاری داده‌های طبقه‌بندی‌شده با بهره‌گیری از دانش معنایی مدل
• 13. ارزیابی کیفیت داده‌های تکمیل‌شده توسط مدل‌های زبانی
• 14. مقایسه عملکرد مدل‌های زبانی با روش‌های آماری کلاسیک
• 15. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار برای پاک‌سازی داده‌ها
• 16. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی مقادیر مفقود
• 17. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای حوزه‌های تخصصی داده
• 18. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در فرایند تکمیل داده
• 19. پایش دقت و صحت داده‌های خروجی در محیط‌های عملیاتی
• 20. رعایت اصول حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در استفاده از مدل‌های ابری
• 21. تکنیک‌های اعتبارسنجی خروجی‌های تولید شده توسط مدل
• 22. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل خطا در فرایند جای‌گذاری
• 23. ادغام مدل‌های زبانی با ابزارهای استاندارد پردازش داده
• 24. استفاده از مدل‌های متن‌باز برای حفظ حاکمیت داده‌ها
• 25. مطالعه موردی تکمیل داده‌های مالی در چارچوب مقررات داخلی
• 26. مطالعه موردی اصلاح داده‌های ناقص در سیستم‌های مدیریت اطلاعات
• 27. روش‌های کاهش سوگیری (Bias) در فرایند جای‌گذاری هوشمند
• 28. مستندسازی تغییرات و نسخه‌بندی داده‌های تکمیل‌شده
• 29. به‌کارگیری یادگیری چندمرحله‌ای برای بهبود دقت تکمیل
• 30. چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌های حجیم و راهکارهای مدیریت آن
• 31. تلفیق دانش دامنه (Domain Knowledge) با خروجی مدل‌های زبانی
• 32. تست‌های آماری برای سنجش توزیع داده‌ها قبل و بعد از تکمیل
• 33. بهره‌گیری از مدل‌های زبانی کوچک (SLMs) برای افزایش سرعت پردازش
• 34. مدیریت داده‌های پرت (Outliers) در کنار داده‌های مفقود
• 35. استفاده از تکنیک‌های یادگیری درجا (In-context Learning) برای تکمیل داده
• 36. ارزیابی تأثیر داده‌های تکمیل‌شده بر عملکرد مدل‌های پیش‌بینی نهایی
• 37. ساختاردهی به خروجی مدل‌های زبانی جهت استفاده در پایگاه‌داده
• 38. رفع تناقضات منطقی در داده‌های تکمیل‌شده توسط مدل
• 39. بهترین شیوه‌های مستندسازی فرایند پیش‌پردازش داده‌ها
• 40. آینده هوش مصنوعی در پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های ساختاریافته