توسعه ارزیابی عملکرد مدل
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین خود را به صورت سیستماتیک و دقیق ارزیابی کنند. این ابزار مناسب دانشمندان داده، مهندسین هوش مصنوعی و تحلیلگرانی است که نیاز دارند اثربخشی مدل‌های خود را بسنجند، مدل‌های جایگزین را مقایسه کنند یا پیش از پیاده‌سازی، به بهبود عملکرد مدل بپردازند. این پرامپت می‌تواند معیارهای جامع شامل دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-Score، ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)، ROC-AUC و سایر شاخص‌های مرتبط را ارائه دهد. علاوه بر این، به شناسایی مشکلاتی مانند بیش‌برازش (Overfitting)، کم‌برازش (Underfitting) و احتمالی خطا یا سوگیری در داده‌ها کمک می‌کند. خروجی یک گزارش حرفه‌ای و ساختاریافته است که برای تصمیم‌گیری تجاری یا تحقیقات علمی قابل استفاده است. این پرامپت زمان تحلیل دستی را کاهش می‌دهد، فرآیند ارزیابی را استانداردسازی می‌کند و دیدگاه‌های عمیقی ارائه می‌دهد که معمولاً نیازمند تحلیل‌های پیچیده و وقت‌گیر هستند. در محیط‌های کسب‌وکار، پروژه‌های تحقیقاتی و سیستم‌های تولیدی هوش مصنوعی، این پرامپت ابزاری ارزشمند برای تحلیل عملکرد و بهبود مدل محسوب می‌شود.
پرامپت هوش مصنوعی
نحوه استفاده
1. جایگزین‌های داخل کروشه \[ ] مانند \[نوع مدل را وارد کنید] و \[توضیح مجموعه داده را وارد کنید] را با اطلاعات مدل و داده خود پر کنید.
2. پرامپت را در ابزار هوش مصنوعی مورد نظر اجرا کنید که قابلیت تحلیل ساختاریافته دارد.
3. معیارها و نتایج تولید شده را بررسی کرده و صحت و کامل بودن آن‌ها را تأیید کنید.
4. در صورت نیاز، معیارهای اضافی مانند RMSE برای مدل‌های رگرسیون را اضافه کنید.
5. از بخش پیشنهادات برای هدایت بهبود مدل یا آزمایش‌های بعدی استفاده کنید.
6. از توصیف‌های مبهم برای مجموعه داده‌ها خودداری کنید تا کیفیت تحلیل بالاتر رود.
موارد استفاده
ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی برای کمپین‌های بازاریابی
تحلیل الگوریتم‌های شناسایی تقلب
بررسی مدل‌های تشخیصی در حوزه سلامت
مقایسه چند مدل ML برای تصمیم‌گیری در استقرار
تهیه گزارش‌های بنچمارک برای پروژه‌های تحقیقاتی
شناسایی نقاط بهبود در سیستم‌های تولیدی هوش مصنوعی
آماده‌سازی گزارش‌های حرفه‌ای برای مدیران و ذینفعان
نکات حرفه‌ای
توصیف دقیق مجموعه داده و پارامترهای مدل باعث تحلیل دقیق‌تر می‌شود.
مشخص کنید که معیارهای مورد نیاز برای دسته‌بندی هستند یا رگرسیون.
درخواست نمودارها مانند ROC یا ماتریس درهم‌ریختگی برای وضوح بیشتر مفید است.
از خروجی به عنوان پایه‌ای برای تحلیل‌های آماری عمیق‌تر استفاده کنید.
با وارد کردن زمینه کسب‌وکار یا تحقیق، پیشنهادات را شخصی‌سازی کنید.
پرامپت‌های مرتبط
طراحی خط لوله آموزش یادگیری عمیق
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک خط لوله کامل و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق طراحی کنند. …
یک خط لوله کامل برای آموزش مدل یادگیری عمیق برای \[توضیح پروژه یا حوزه مسئله] …
ایجاد ارزیابی اخلاق و تعصب در هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران امکان می‌دهد تا ارزیابی جامعی از جنبه‌های اخلاقی و تعصبات احتمالی در سیستم‌های هوش مصنوعی انجام …
یک ارزیابی کامل از اخلاق و تعصب هوش مصنوعی برای سیستم \[نام سیستم یا مدل …
توسعه و پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی
این پرامپت برای کمک به متخصصان هوش مصنوعی و دانشمندان داده طراحی شده است تا راهکارهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی …
یک پیاده‌سازی کامل پردازش زبان طبیعی (NLP) برای \[مثال: تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن، شناسایی موجودیت‌ها] …
طراحی استراتژی آموزش مدل هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک استراتژی جامع و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی طراحی کنند که …
به‌عنوان یک کارشناس هوش مصنوعی عمل کن و یک استراتژی آموزش جامع برای مدل هوش …
ایجاد چارچوب استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک چارچوب جامع برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین در محیط‌های …
یک چارچوب جامع برای استقرار مدل هوش مصنوعی \[نوع مدل یا پروژه، مثلاً سیستم پیشنهاددهنده، …
ایجاد فرآیند مهندسی ویژگی‌های هوش مصنوعی
این پرامپت برای کمک به دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان تحلیل داده طراحی شده است تا فرآیند مهندسی …
به‌عنوان یک مهندس خبره یادگیری ماشین عمل کنید و یک فرآیند مهندسی ویژگی‌های دقیق برای …
بیشتر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
ایجاد چارچوب انتخاب مدل یادگیری ماشین
این پرامپت برای داده‌کاوان، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان هوش مصنوعی طراحی شده است تا فرآیندی ساختاریافته برای انتخاب مناسب‌ترین …
شما یک مشاور خبره در زمینه یادگیری ماشین هستید. یک چارچوب جامع برای انتخاب مدل‌های …
توسعه استراتژی خط لوله پیش‌پردازش داده‌ها
این پرامپت برای کمک به دانشمندان داده، مهندسین یادگیری ماشین و تحلیلگران طراحی شده است تا یک استراتژی جامع برای …
یک استراتژی جامع برای پیش‌پردازش داده‌های من توسعه بده. داده‌ها شامل \[توضیح کوتاه از مجموعه …
برنامه‌ریزی و طراحی معماری شبکه‌های عصبی
این پرامپت به متخصصان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین کمک می‌کند تا معماری شبکه‌های عصبی را به …
یک معماری شبکه عصبی برای وظیفه‌ی \[تعیین وظیفه/مسئله] طراحی کنید با استفاده از داده‌های \[نوع …
طراحی استراتژی آموزش مدل هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک استراتژی جامع و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی طراحی کنند که …
به‌عنوان یک کارشناس هوش مصنوعی عمل کن و یک استراتژی آموزش جامع برای مدل هوش …
توسعه و پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی
این پرامپت برای کمک به متخصصان هوش مصنوعی و دانشمندان داده طراحی شده است تا راهکارهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی …
یک پیاده‌سازی کامل پردازش زبان طبیعی (NLP) برای \[مثال: تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن، شناسایی موجودیت‌ها] …
طراحی سیستم بینایی ماشین
این پرامپت برای کمک به متخصصان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین طراحی شده است تا بتوانند یک …
یک سیستم کامل بینایی ماشین برای \[نوع کاربرد مشخص، مثال: تشخیص نقص‌های صنعتی، هدایت خودران …
طراحی خط لوله آموزش یادگیری عمیق
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک خط لوله کامل و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق طراحی کنند. …
یک خط لوله کامل برای آموزش مدل یادگیری عمیق برای \[توضیح پروژه یا حوزه مسئله] …
ایجاد ارزیابی اخلاق و تعصب در هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران امکان می‌دهد تا ارزیابی جامعی از جنبه‌های اخلاقی و تعصبات احتمالی در سیستم‌های هوش مصنوعی انجام …
یک ارزیابی کامل از اخلاق و تعصب هوش مصنوعی برای سیستم \[نام سیستم یا مدل …