Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в специфичните за домейн езикови модели
- Преглед на езиковите модели в ИИ
- Важност на специализацията в езиковите модели
- Казуси от практиката на успешни специфични за домейн модели
Подбор и предварителна обработка на данни
- Идентифициране и събиране на специфични за домейна набори от данни
- Техники за почистване и предварителна обработка на данни
- Етични съображения при създаването на набори от данни
Обучение и донастройване на модели
- Въведение в трансферното обучение и донастройването
- Избор на базови модели за специфично за домейн обучение
- Техники за ефективно донастройване
Метрики за оценка и производителност на модела
- Метрики за оценка на специфични за домейн модели
- Сравнителен анализ на модели спрямо специфични за домейна задачи
- Разбиране на ограниченията и компромисите
Стратегии за внедряване
- Интегриране на езикови модели в специфични за домейн приложения
- Мащабируемост и поддръжка на внедрени модели
- Непрекъснато обучение и актуализиране на модели при внедряване
Фокус върху правната област
- Специални съображения за езикови модели в правната област
- Корпус от съдебна практика и закони за обучение
- Приложения в правни проучвания и анализ на документи
Фокус върху медицинската област
- Предизвикателства при обработката на медицински език
- Съответствие с HIPAA и поверителност на данните
- Случаи на употреба при преглед на медицинска литература и взаимодействие с пациенти
Фокус върху техническата област
- Технически жаргон и последиците му за езиковите модели
- Сътрудничество с експерти в предметната област
- Генериране на техническа документация и коментиране на код
Проект и оценка
- Предложение за проект и първоначално събиране на набор от данни
- Представяне на завършен проект и производителност на модела
- Фина оценка и обратна връзка
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основни познания по концепции за машинно обучение
- Запознатост с програмиране на Python
- Познания по основи на обработката на естествен език
Аудитория
- Специалисти по данни
- Инженери по машинно обучение
28 Часа
