کتاب افزایش داده در استدلال زبان طبیعی (Data Augmentation for NLI) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره افزایش داده در استدلال زبان طبیعی (Data Augmentation for NLI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استدلال زبان طبیعی (NLI) و چالش‌های آن
• 2. مروری بر روش‌های سنتی NLI
• 3. اهمیت افزایش داده در بهبود مدل‌های NLI
• 4. معرفی انواع داده‌ها در NLI (متن، جفت جملات، برچسب‌ها)
• 5. روش‌های پایه افزایش داده: چرخش، حذف، جایگزینی
• 6. افزایش داده مبتنی بر مترادف‌ها: استفاده از واژه‌نامه‌ها و word embeddings
• 7. افزایش داده با back translation: ترجمه رفت و برگشتی
• 8. افزایش داده با استفاده از مدل‌های زبانی (Language Models)
• 9. ایجاد جملات مشابه با استفاده از پارافریزینگ (Paraphrasing)
• 10. افزایش داده‌ی مبتنی بر قواعد (Rule-based Data Augmentation)
• 11. افزایش داده با استفاده از adversarial training
• 12. افزایش داده با ترکیب داده‌های موجود (Data Mixing)
• 13. بررسی روش‌های افزایش داده برای زبان فارسی
• 14. چالش‌های خاص افزایش داده در زبان فارسی (ریخت‌شناسی، ابهام)
• 15. ارزیابی کیفیت داده‌های افزایش یافته
• 16. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های افزایش داده برای NLI
• 17. پیاده‌سازی عملی افزایش داده با استفاده از Python و PyTorch
• 18. استفاده از Transformers برای افزایش داده در NLI
• 19. افزایش داده برای مقابله با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 20. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) در NLI
• 21. تاثیر افزایش داده بر تعمیم‌پذیری مدل‌های NLI
• 22. انتخاب روش مناسب افزایش داده برای یک مسئله NLI خاص
• 23. تنظیم پارامترهای افزایش داده (Data Augmentation Parameters)
• 24. ترکیب روش‌های مختلف افزایش داده
• 25. بهینه‌سازی فرآیند افزایش داده
• 26. استفاده از افزایش داده در سناریوهای کم‌داده (Low-Resource Scenarios)
• 27. بررسی موردی: افزایش داده برای مجموعه داده‌های فارسی NLI
• 28. مقایسه روش‌های مختلف افزایش داده بر روی مجموعه داده‌های استاندارد NLI
• 29. تفسیرپذیری داده‌های افزایش یافته
• 30. آینده افزایش داده در NLI و چالش‌های پیش رو