کتاب راهنمای جامع برای انتخاب، پیاده‌سازی و تفسیر Perplexity, BLEU, ROUGE

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 راهنمای جامع برای انتخاب، پیاده‌سازی و تفسیر Perplexity, BLEU, ROUGE

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی خودکار متون
  • 2. معرفی معیارهای ارزیابی ماشین
  • 3. Perplexity: مفهوم و کاربردها
  • 4. محاسبه Perplexity: روش‌ها و ابزارها
  • 5. تفسیر نتایج Perplexity
  • 6. BLEU: الگوریتم ارزیابی ترجمه ماشینی
  • 7. محاسبه امتیاز BLEU: گام به گام
  • 8. نرمال‌سازی و وزن‌دهی در BLEU
  • 9. محدودیت‌های BLEU و راه‌های رفع آن‌ها
  • 10. ROUGE: ارزیابی خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 11. ROUGE-N: محاسبه و تفسیر
  • 12. ROUGE-L: محاسبه و تفسیر
  • 13. ROUGE-W: محاسبه و تفسیر
  • 14. مقایسه Perplexity، BLEU و ROUGE
  • 15. معیارهای تکمیلی ارزیابی متون
  • 16. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی: چالش‌ها و راهکارها
  • 17. ارزیابی خلاصه‌سازی خودکار متون: چالش‌ها و راهکارها
  • 18. ارزیابی پاسخگویی به سؤال: معیارهای مناسب
  • 19. استفاده از Perplexity در تشخیص زبان
  • 20. استفاده از BLEU در ارزیابی کیفیت زیرنویس
  • 21. استفاده از ROUGE در ارزیابی کیفیت مقالات تولید شده توسط هوش مصنوعی
  • 22. ارزیابی متون تولید شده توسط مدل‌های زبانی بزرگ
  • 23. انتخاب معیار ارزیابی مناسب: عوامل مؤثر
  • 24. پیش‌پردازش متون برای ارزیابی دقیق‌تر
  • 25. نرمال‌سازی متون: حذف علائم نگارشی و حروف اضافه
  • 26. توکنایز کردن متون: روش‌ها و ابزارها
  • 27. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای ارزیابی متون
  • 28. NLTK: ابزارهای ارزیابی متون
  • 29. Scikit-learn: کاربرد در ارزیابی متون
  • 30. TensorFlow و PyTorch: پیاده‌سازی معیارهای ارزیابی
  • 31. ارزیابی متون چند زبانه: چالش‌ها و راهکارها
  • 32. تأثیر اندازه مجموعه داده بر نتایج ارزیابی
  • 33. تأثیر طول متن بر نتایج ارزیابی
  • 34. ارزیابی انسانی در مقابل ارزیابی خودکار
  • 35. ترکیب ارزیابی انسانی و خودکار
  • 36. تحلیل خطا در ارزیابی متون
  • 37. شناسایی نقاط ضعف مدل با استفاده از معیارهای ارزیابی
  • 38. بهبود عملکرد مدل با توجه به نتایج ارزیابی
  • 39. ارزیابی متون کوتاه: چالش‌ها و راهکارها
  • 40. ارزیابی متون بلند: چالش‌ها و راهکارها
  • 41. ارزیابی متون تخصصی: چالش‌ها و راهکارها
  • 42. ارزیابی متون غیررسمی: چالش‌ها و راهکارها
  • 43. ارزیابی متون با لحن خاص: چالش‌ها و راهکارها
  • 44. ارزیابی متون تولید شده توسط ربات‌ها
  • 45. ارزیابی متون تولید شده برای شبکه‌های اجتماعی
  • 46. ارزیابی متون خبری تولید شده توسط هوش مصنوعی
  • 47. ارزیابی متون تولید شده برای مقاصد بازاریابی
  • 48. ارزیابی متون تولید شده برای آموزش
  • 49. ارزیابی متون تولید شده برای سرگرمی
  • 50. ارزیابی متون تولید شده برای خدمات مشتری
  • 51. ارزیابی متون تولید شده برای تولید محتوا
  • 52. ارزیابی متون تولید شده برای ترجمه خودکار
  • 53. ارزیابی متون تولید شده برای خلاصه‌سازی خودکار
  • 54. آینده ارزیابی خودکار متون
  • 55. معماری‌های جدید برای ارزیابی متون
  • 56. استفاده از یادگیری عمیق در ارزیابی متون
  • 57. ارزیابی متون با استفاده از مدل‌های ترانسفورمر
  • 58. ارزیابی متون با استفاده از مدل‌های BERT
  • 59. ارزیابی متون با استفاده از مدل‌های GPT
  • 60. بهینه‌سازی معیارهای ارزیابی برای زبان فارسی
  • 61. چالش‌های ارزیابی زبان فارسی
  • 62. تأثیر ویژگی‌های زبان فارسی بر نتایج ارزیابی
  • 63. منابع داده برای ارزیابی زبان فارسی
  • 64. ابزارهای ارزیابی زبان فارسی
  • 65. مطالعات موردی: ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی فارسی
  • 66. مطالعات موردی: ارزیابی سیستم‌های خلاصه‌سازی خودکار فارسی
  • 67. مطالعات موردی: ارزیابی سیستم‌های پاسخگویی به سؤال فارسی
  • 68. اخلاق در ارزیابی خودکار متون
  • 69. مسائل مربوط به سوگیری در ارزیابی متون
  • 70. شفافیت و قابلیت توضیح در ارزیابی متون
  • 71. حریم خصوصی در ارزیابی متون

📚 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.