چگونه مدل‌های یادگیری ماشین را بنچ‌مارک کنیم؟

آنچه یاد خواهید گرفت:

• بنچ‌مارکینگ یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می‌کند؟
• متریک‌های استاندارد در هوش مصنوعی (قابلیت اطمینان، امتیاز F1 و یادآوری)
• اجرای یک تست از طریق API
• چگونه یک بنچ‌مارک را با استفاده از متریک GLUE اجراکنیم؟
• چگونه یک بنچ‌مارک را با استفاده از متریک BLUE اجراکنیم؟
• بنچ‌مارکینگ MMLU (درک زبان Multitask بزرگ)
• TruthfulQA - ارزیابی صداقت در مدل‌های زبانی
• اجرای بنچ‌مارک در برابر SQuAD (مجموعه داده پاسخ‌دهی به سوالات استنفورد)
• درک چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• بنچ‌مارکینگ سردرگمی و سوگیری
• بنچ‌مارک در مقابل عدالت هوش مصنوعی - سوگیری در بیو
• استفاده از مدل‌های HuggingFace برای بنچ‌مارکینگ و آموزش
• بنچ‌مارکینگ بینایی کامپیوتری با مجموعه داده CIFAR 10

پیش‌نیازهای دوره

• تجربه مختصر در برنامه‌نویسی پایتون، البته می‌توانید بدون آن نیز ادامه دهید.
• درک اولیه از اصول هوش مصنوعی
• تمایل به یادگیری مهم‌ترین مهارت‌های بازار
• 5$ اعتبار API برای OPEN AI - اختیاری، می‌توانید از مدل‌های رایگان استفاده کنید.
• ویژوال استودیو کد، Postman، پایتون و Node

توضیحات دوره

این دوره جامع به بررسی شیوه‌های اساسی، ابزارها و مجموعه داده‌های مورد نیاز برای بنچ‌مارکینگ مدل‌های هوش مصنوعی می‌پردازد. این دوره برای متخصصان، پژوهشگران و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی طراحی شده و تجربه‌های عملی و بینش‌های کاربردی در ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌ها در تسک‌ها مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتری ارائه می‌دهد.

آنچه یاد خواهید گرفت:

اصول بنچ‌مارکینگ:

• درک بنچ‌مارکینگ هوش مصنوعی و اهمیت آن
• تفاوت‌های بین بنچ‌مارک‌های NLP و CV
• متریک‌های کلیدی برای ارزیابی موثر

راه‌اندازی محیط کار:

• نصب ابزارها و فریمورک‌هایی مانند Hugging Face و پایتون و مجموعه داده CIFAR-10
• ساخت پایپ لاین‌های بنچ‌مارکینگ قابل استفاده مجدد

کار با مجموعه داده‌ها:

• استفاده از مجموعه داده‌های محبوب مانند CIFAR-10 برای بینایی کامپیوتری
• پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ برای تسک‌های NLP

ارزیابی عملکرد مدل:

• مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف هوش مصنوعی
• تیونینگ دقیق و ارزیابی نتایج در بنچ‌مارک‌های مختلف
• تفسیر امتیازات برای ایجاد بینش‌های کاربردی

ابزارهایی برای بنچ‌مارکینگ:

• استفاده از ابزارهای Hugging Face و OpenAI GPT
• رویکردهای مبتنی بر پایتون برای اتوماسیون تسک‌های بنچ‌مارکینگ
• استفاده از پلتفرم‌ها واقعی برای ردیابی عملکرد

تکنیک‌های پیشرفته بنچ‌مارکینگ:

• بنچ‌مارک‌های چندوجهی برای تسک‌های NLP و CV
• آموزش‌های عملی برای بهبود تعمیم‌پذیری و دقت مدل

بهینه‌سازی و استقرار:

• تبدیل نتایج بنچ‌مارکینگ به راه‌حل‌های عملی هوش مصنوعی
• اطمینان از استحکام، مقیاس‌پذیری و عدالت در مدل‌های هوش مصنوعی

ماژول‌های عملی:

• پیاده‌سازی پایپ لاین‌های بنچ‌مارکینگ end-to-end
• بررسی CIFAR-10 برای تسک‌های شناسایی تصاویر
• مقایسه عملکرد مدل‌های نظارت‌ شده، نظارت نشده و تیونینگ دقیق شده
• استفاده از ابزارهای صنعت برای بنچ‌مارکینگ بروز

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان هوش مصنوعی
• مدیران پروژه هوش مصنوعی
• تست‌کنندگان یادگیری ماشین
• تست‌کنندگان هوش مصنوعی
• صاحبان محصول که با هوش مصنوعی کار می‌کنند.