اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های ارزیابی LLMs برای سنجش توانایی پیش‌بینی رفتار بازار

کتاب تکنیک‌های ارزیابی LLMs برای سنجش توانایی پیش‌بینی رفتار بازار

تگ‌ها: LLM ارزیابی مدل پیش‌بینی بازار تحلیل بازار تکنیک‌های ارزیابی داده کاوی مدل زبانی بزرگ هوش تجاری هوش مصنوعی 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 تکنیک‌های ارزیابی LLMs برای سنجش توانایی پیش‌بینی رفتار بازار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 2. معماری‌های اصلی LLMs و کاربردهای آن‌ها
  • 3. مبانی پیش‌بینی رفتار بازار
  • 4. داده‌های مورد نیاز برای آموزش LLMs در حوزه مالی
  • 5. پیش‌پردازش داده‌های مالی برای LLMs
  • 6. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل‌های پیش‌بینی بازار
  • 7. معرفی روش‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 8. معیارهای ارزیابی رگرسیون در پیش‌بینی بازار
  • 9. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی در پیش‌بینی بازار
  • 10. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 11. بیش‌برازش (Overfitting) و راه‌های مقابله با آن
  • 12. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد LLMs
  • 13. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای ارزیابی LLMs
  • 14. ارزیابی LLMs با استفاده از داده‌های تاریخی بازار سهام
  • 15. ارزیابی LLMs با استفاده از داده‌های تاریخی بازار ارز
  • 16. ارزیابی LLMs در پیش‌بینی روند قیمت کالاها
  • 17. ارزیابی LLMs در پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی
  • 18. تفسیر نتایج ارزیابی LLMs در پیش‌بینی بازار
  • 19. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی به تغییرات داده
  • 20. مقایسه عملکرد LLMs با سایر روش‌های پیش‌بینی
  • 21. استفاده از LLMs برای شناسایی الگوهای معاملاتی
  • 22. استفاده از LLMs برای مدیریت ریسک در بازارهای مالی
  • 23. تکنیک‌های کاهش سوگیری (Bias) در LLMs
  • 24. ارزیابی پایداری مدل‌های پیش‌بینی در طول زمان
  • 25. تأثیر کیفیت داده بر عملکرد LLMs
  • 26. استفاده از داده‌های غیرساخت‌یافته (Unstructured Data) برای آموزش LLMs
  • 27. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل اخبار مالی
  • 28. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متون مالی
  • 29. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 30. استفاده از شبکه‌های حافظه طولانی‌مدت (LSTM) برای پیش‌بینی بازار
  • 31. استفاده از ترانسفورمرها (Transformers) در پیش‌بینی مالی
  • 32. مدل‌های زبانی مبتنی بر توجه (Attention-Based Models)
  • 33. ارزیابی LLMs در شرایط بازار مختلف (صعودی، نزولی، خنثی)
  • 34. تست استرس (Stress Testing) مدل‌های پیش‌بینی
  • 35. ارزیابی LLMs در محیط‌های معاملاتی شبیه‌سازی شده
  • 36. مدل‌سازی سناریو (Scenario Modeling) با استفاده از LLMs
  • 37. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای LLMs
  • 38. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات الگوریتمی
  • 39. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های پیش‌بینی
  • 40. روش‌های کاهش پیچیدگی مدل‌های LLM
  • 41. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای آموزش LLMs
  • 42. ارزیابی LLMs در پیش‌بینی نوسانات بازار
  • 43. ارزیابی LLMs در پیش‌بینی حجم معاملات
  • 44. ارزیابی LLMs در پیش‌بینی بازگشت سرمایه
  • 45. استفاده از LLMs برای تشخیص تقلب در بازارهای مالی
  • 46. ارزیابی LLMs در پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها
  • 47. ارزیابی LLMs در پیش‌بینی رتبه اعتباری
  • 48. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای LLMs
  • 49. ارزیابی LLMs با استفاده از داده‌های بلادرنگ (Real-time Data)
  • 50. تکنیک‌های یادگیری فعال (Active Learning) برای LLMs
  • 51. ارزیابی LLMs در حضور داده‌های پرت (Outliers)
  • 52. ارزیابی LLMs با در نظر گرفتن هزینه‌های معاملاتی
  • 53. ارزیابی LLMs برای سرمایه‌گذاران خرد
  • 54. ارزیابی LLMs برای سرمایه‌گذاران سازمانی
  • 55. ملاحظات قانونی و اخلاقی در استفاده از LLMs در بازارهای مالی
  • 56. آینده LLMs در پیش‌بینی رفتار بازار
  • 57. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از LLMs در بازارهای مالی

📚 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.