کتاب استخراج روابط صفر-شات: ساماندهی داده‌ها برای یادگیری بدون نمونه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج روابط صفر-شات: ساماندهی داده‌ها برای یادگیری بدون نمونه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استخراج روابط
  • 2. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
  • 3. پردازش متن: پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 4. نمایش متن: روش‌های برداری و توزیعی
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
  • 6. یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و نیمه‌نظارت‌شده
  • 7. ارزیابی مدل‌های استخراج رابطه
  • 8. معیارهای ارزیابی: دقت، بازخوانی و F1-score
  • 9. مجموعه‌داده‌ها در استخراج روابط
  • 10. فرمت‌های رایج مجموعه‌داده‌ها: XML، JSON، CSV
  • 11. برچسب‌گذاری داده‌ها: چالش‌ها و راهکارها
  • 12. روش‌های برچسب‌گذاری دستی
  • 13. روش‌های برچسب‌گذاری نیمه‌خودکار
  • 14. روش‌های برچسب‌گذاری خودکار با استفاده از قوانین
  • 15. روش‌های برچسب‌گذاری خودکار با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. کیفیت داده‌ها و تاثیر آن بر عملکرد مدل
  • 17. شناسایی و رفع ابهام‌های معنایی
  • 18. پردازش زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 19. ویژگی‌های خاص زبان فارسی و تاثیر آن بر استخراج روابط
  • 20. استفاده از واژه‌نامه‌ها و منابع زبان‌شناسی برای فارسی
  • 21. مقدمه‌ای بر استخراج روابط صفر-شات
  • 22. چرا استخراج روابط صفر-شات؟
  • 23. مفاهیم کلیدی در استخراج روابط صفر-شات
  • 24. روش‌های مبتنی بر الگو برای استخراج روابط صفر-شات
  • 25. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای استخراج روابط صفر-شات
  • 26. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در استخراج روابط صفر-شات
  • 27. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ برای استخراج روابط
  • 28. تکنیک‌های افزایش داده‌ها برای استخراج روابط صفر-شات
  • 29. استفاده از داده‌های مصنوعی برای بهبود عملکرد مدل
  • 30. استخراج روابط با استفاده از دانش‌نامه‌ها
  • 31. ادغام دانش‌نامه‌ها در فرآیند استخراج روابط
  • 32. استفاده از گراف‌های دانش برای بهبود دقت
  • 33. استخراج روابط از متون تخصصی
  • 34. استخراج روابط در حوزه پزشکی
  • 35. استخراج روابط در حوزه حقوقی
  • 36. استخراج روابط در حوزه مالی
  • 37. استخراج روابط از شبکه‌های اجتماعی
  • 38. تحلیل احساسات و تاثیر آن بر استخراج روابط
  • 39. شناسایی روابط علت و معلولی
  • 40. شناسایی روابط زمانی
  • 41. شناسایی روابط مکانی
  • 42. استخراج روابط چندمرحله‌ای
  • 43. استفاده از استدلال برای استخراج روابط پیچیده
  • 44. مدیریت عدم قطعیت در استخراج روابط
  • 45. استفاده از منطق فازی برای مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 46. روش‌های ارزیابی کیفیت مجموعه‌داده‌ها
  • 47. تکنیک‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 48. تکنیک‌های شناسایی داده‌های تکراری
  • 49. تکنیک‌های شناسایی داده‌های نادرست
  • 50. بهبود کیفیت مجموعه‌داده‌ها: حذف، اصلاح و تکمیل داده‌ها
  • 51. بهینه‌سازی فرآیند برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 52. استفاده از ابزارهای برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 53. ارزیابی توافق بین برچسب‌گذاران
  • 54. استخراج روابط در متون چندزبانه
  • 55. ترجمه ماشینی و تاثیر آن بر استخراج روابط
  • 56. استفاده از مدل‌های چندزبانه برای استخراج روابط
  • 57. استخراج روابط از تصاویر و ویدئوها
  • 58. ترکیب داده‌های متنی و تصویری برای استخراج روابط
  • 59. چالش‌های استخراج روابط از داده‌های چندرسانه‌ای
  • 60. استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی برای استخراج روابط
  • 61. استفاده از یادگیری انتقالی برای استخراج روابط
  • 62. استخراج روابط در داده‌های جریانی
  • 63. پردازش داده‌های جریانی با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین
  • 64. استفاده از معماری‌های موازی برای استخراج روابط
  • 65. تفسیرپذیری مدل‌های استخراج رابطه
  • 66. تکنیک‌های توضیح‌دهی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 67. ارائه نتایج استخراج روابط به کاربران
  • 68. طراحی رابط کاربری برای نمایش روابط استخراج‌شده
  • 69. کاربردهای استخراج روابط در صنایع مختلف
  • 70. استخراج روابط در حوزه بازاریابی
  • 71. استخراج روابط در حوزه امنیت سایبری
  • 72. استخراج روابط در حوزه هوش تجاری
  • 73. آینده استخراج روابط صفر-شات
  • 74. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 75. تحقیقات جاری در زمینه استخراج روابط صفر-شات
تگ‌ها: استخراج اطلاعات استخراج رابطه پردازش زبان طبیعی داده کاوی دیتاست ساماندهی داده صفر-شات هوش مصنوعی یادگیری بدون نمونه یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.