کتاب کیفیت داده: ستون فقرات آموزش پیش‌زمینه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کیفیت داده: ستون فقرات آموزش پیش‌زمینه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: داده‌های مورد استفاده در آموزش پیش‌زمینه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کیفیت داده در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. اهمیت کیفیت داده برای عملکرد مدل‌های زبانی
• 3. انواع داده‌های آموزشی: متنی، صوتی، تصویری و چندرسانه‌ای
• 4. منابع جمع‌آوری داده‌های آموزشی
• 5. روش‌های جمع‌آوری داده‌های متنی از وب
• 6. خزیدن وب (Web Scraping) و ملاحظات قانونی
• 7. مجموعه‌داده‌های عمومی و آزاد (Open Datasets)
• 8. مجموعه‌داده‌های اختصاصی و تجاری
• 9. بررسی و ارزیابی کیفیت داده‌های جمع‌آوری‌شده
• 10. شاخص‌های کلیدی کیفیت داده (Data Quality Metrics)
• 11. دقت (Accuracy) داده‌ها و روش‌های سنجش آن
• 12. کامل بودن (Completeness) داده‌ها و روش‌های برخورد با مقادیر گمشده
• 13. سازگاری (Consistency) داده‌ها و رفع تناقضات
• 14. اعتبار (Validity) داده‌ها و بررسی انطباق با قوانین
• 15. پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning): حذف نویز و داده‌های نامربوط
• 16. حذف داده‌های تکراری (Deduplication)
• 17. استانداردسازی داده‌ها (Data Standardization)
• 18. تصحیح غلط‌های املایی و نگارشی
• 19. تبدیل فرمت داده‌ها (Data Transformation)
• 20. نرمال‌سازی متن (Text Normalization)
• 21. توکنایز کردن (Tokenization) و لماتیزیشن (Lemmatization)
• 22. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 23. برچسب‌گذاری داده‌ها (Data Labeling) و اهمیت آن
• 24. انواع برچسب‌گذاری: دستی، خودکار، نیمه‌خودکار
• 25. ابزارهای برچسب‌گذاری داده‌ها
• 26. کنترل کیفیت برچسب‌گذاری (Label Quality Control)
• 27. داده‌های بایاس‌دار (Biased Data) و اثرات آن بر مدل‌ها
• 28. شناسایی بایاس در داده‌ها
• 29. روش‌های کاهش بایاس در داده‌ها
• 30. تنوع داده‌ها (Data Diversity) و اهمیت آن
• 31. تکنیک‌های افزایش تنوع داده‌ها (Data Augmentation)
• 32. داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) و کاربردهای آن
• 33. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy) و ملاحظات قانونی (GDPR, CCPA)
• 34. ناشناس‌سازی داده‌ها (Data Anonymization)
• 35. امنیت داده‌ها (Data Security) و حفاظت از داده‌های آموزشی
• 36. استفاده از داده‌های ترکیبی (Data Blending)
• 37. روش‌های ارزیابی کیفیت داده‌های مصنوعی
• 38. بهینه‌سازی داده‌ها برای وظایف خاص (Task-Specific Data Optimization)
• 39. مراحل ایجاد پایپ‌لاین کیفیت داده (Data Quality Pipeline)
• 40. ابزارهای خودکار کیفیت داده (Automated Data Quality Tools)
• 41. مانیتورینگ مداوم کیفیت داده (Continuous Data Quality Monitoring)