اکسپرس 24
کتاب شتاب‌دهی به فرآیند تولید داده‌های آموزشی با استفاده از توابع برچسب‌گذاری (Labeling Functions)

کتاب شتاب‌دهی به فرآیند تولید داده‌های آموزشی با استفاده از توابع برچسب‌گذاری (Labeling Functions)

تگ‌ها: Labeling Functions آماده‌سازی داده‌های آموزشی توابع برچسب‌گذاری داده‌کاوی شتاب‌دهی هوش مصنوعی کلان‌داده مهندسی داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری نظارت‌شده

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 شتاب‌دهی به فرآیند تولید داده‌های آموزشی با استفاده از توابع برچسب‌گذاری (Labeling Functions)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: مهندسی داده و آماده‌سازی کلان‌داده برای مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و اهمیت داده‌های آموزشی در یادگیری ماشین
  • 2. چالش‌های برچسب‌گذاری دستی و ضرورت اتوماسیون
  • 3. معرفی رویکرد نظارت ضعیف یا Weak Supervision
  • 4. آشنایی با مفهوم توابع برچسب‌گذاری یا Labeling Functions
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با داده‌های بزرگ
  • 6. ساختارهای داده‌ای استاندارد برای ورودی توابع برچسب‌گذاری
  • 7. روش‌های اکتشافی در داده‌های متنی برای تعریف توابع
  • 8. استفاده از الگوهای عبارات منظم در برچسب‌گذاری
  • 9. به‌کارگیری فرهنگ لغت و واژگان کلیدی در ایجاد توابع
  • 10. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین ضعیف برای تولید برچسب
  • 11. تلفیق دانش خبرگان با توابع برچسب‌گذاری برنامه‌نویسی‌شده
  • 12. تحلیل هم‌پوشانی و تضاد میان خروجی‌های توابع مختلف
  • 13. مبانی مدل‌سازی احتمالی برای ترکیب برچسب‌های نویزدار
  • 14. الگوریتم‌های تخمین وزن برای توابع برچسب‌گذاری
  • 15. ارزیابی دقت توابع برچسب‌گذاری بدون نیاز به داده‌های طلایی
  • 16. روش‌های شناسایی وابستگی بین توابع برچسب‌گذاری
  • 17. بهینه‌سازی و اصلاح توابع برچسب‌گذاری بر اساس خطاها
  • 18. مدیریت عدم قطعیت در برچسب‌های تولید شده
  • 19. تکنیک‌های نمونه‌برداری فعال جهت بهبود کارایی توابع
  • 20. کاربرد توابع برچسب‌گذاری در داده‌های ساختاریافته
  • 21. مدیریت داده‌های متنی غیرساختاریافته با توابع برچسب‌گذاری
  • 22. پیاده‌سازی توابع برچسب‌گذاری برای مسائل دسته‌بندی متن
  • 23. استفاده از توابع برچسب‌گذاری در استخراج موجودیت‌های نام‌دار
  • 24. مقیاس‌پذیری فرآیند برچسب‌گذاری برای کلان‌داده‌ها
  • 25. استفاده از چارچوب‌های متن‌باز برای مدیریت توابع برچسب‌گذاری
  • 26. ارزیابی عملکرد مدل نهایی آموزش‌دیده با داده‌های تولیدی
  • 27. مقایسه هزینه و زمان برچسب‌گذاری دستی در برابر توابع
  • 28. بررسی انحراف داده‌ها و راهکارهای کاهش آن
  • 29. تکنیک‌های پایش کیفیت داده‌های برچسب‌گذاری‌شده در طول زمان
  • 30. مستندسازی توابع برچسب‌گذاری برای بازتولید آزمایش‌ها
  • 31. امنیت و حفاظت از داده‌ها در فرآیند آماده‌سازی کلان‌داده
  • 32. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در حین تحلیل و برچسب‌گذاری
  • 33. یکپارچه‌سازی توابع برچسب‌گذاری در خط لوله یادگیری ماشین
  • 34. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش کلان‌داده
  • 35. استفاده از محیط‌های پردازش ابری برای اجرای توابع
  • 36. مدیریت نسخه‌های توابع برچسب‌گذاری و داده‌های تولیدی
  • 37. عیب‌یابی توابع برچسب‌گذاری در پروژه‌های پیچیده
  • 38. نقش داده‌های باکیفیت در افزایش دقت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 39. ترکیب توابع برچسب‌گذاری با یادگیری فعال
  • 40. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد داده‌های آموزشی
  • 41. به‌کارگیری توابع برچسب‌گذاری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. کاربرد در تحلیل نظرات و استخراج احساسات متنی
  • 43. استفاده در دسته‌بندی خودکار اسناد سازمانی
  • 44. چالش‌های انتقال توابع برچسب‌گذاری به حوزه‌های جدید
  • 45. آینده‌نگری در اتوماسیون تولید داده‌های آموزشی
  • 46. خلاصه و جمع‌بندی فرآیند توسعه مدل با توابع برچسب‌گذاری

📚 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.