اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین تکمیل داده‌های ناقص با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

کتاب راهکارهای نوین تکمیل داده‌های ناقص با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

تگ‌ها: Data Imputation LLM پاک‌سازی داده‌ها پیش‌پردازش داده داده‌های ناقص علم داده مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی در تحلیل داده یادگیری ماشین

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

🎓 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 (100 موضوع)

  • 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

📚 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.