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 (NLP) را توسعه و پیاده‌سازی کنند. این پرامپت برای مهندسین هوش مصنوعی، تحلیلگران و توسعه‌دهندگانی مناسب است که قصد دارند از داده‌های متنی بینش استخراج کرده، فرآیندهای مبتنی بر زبان را خودکار کنند و تصمیم‌گیری مبتنی بر متن را بهبود ببخشند. این پرامپت یک رویکرد ساختاریافته برای طراحی و اجرای خطوط پردازش NLP ارائه می‌دهد، از جمله جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش، استخراج ویژگی‌ها، انتخاب مدل، آموزش، ارزیابی و استراتژی‌های استقرار در محیط تولید. همچنین به حل چالش‌های رایج مانند مدیریت داده‌های متنی غیرساختاری، پشتیبانی از داده‌های چندزبانه و ادغام مدل‌ها در محیط‌های تولیدی کمک می‌کند. استفاده از این پرامپت باعث صرفه‌جویی در زمان برنامه‌ریزی و پیاده‌سازی می‌شود و با ارائه دستورالعمل‌های روشن، نمونه کد و توصیه‌های روش‌شناسی، یک جریان کاری حرفه‌ای و مقیاس‌پذیر را فراهم می‌کند.
پرامپت هوش مصنوعی
نحوه استفاده
1. جایگزین قسمت‌های داخل کروشه با جزئیات مورد نظر خود مانند نوع پروژه، مجموعه داده یا محیط توسعه کنید.
2. مراحل ارائه‌شده توسط هوش مصنوعی را دنبال کنید تا خط پردازش NLP کامل ایجاد شود.
3. نمونه کدها را بررسی کرده و نام متغیرها و مسیرهای داده را مطابق نیاز خود تنظیم کنید.
4. خروجی مدل را با معیارهای توصیه‌شده ارزیابی کرده و در صورت نیاز پیش‌پردازش یا استخراج ویژگی‌ها را اصلاح کنید.
5. برای استقرار، دستورالعمل‌های ادغام در محیط تولید (کلود، محلی یا API) را دنبال کنید.
6. از رد کردن مراحل پیش‌پردازش خودداری کنید، زیرا دقت مدل به شدت به آن وابسته است.
موارد استفاده
تحلیل احساسات نظرات مشتریان
دسته‌بندی خودکار ایمیل‌ها
شناسایی موجودیت‌ها در اسناد حقوقی یا پزشکی
توسعه چت‌بات‌ها یا دستیارهای مجازی
پایش محتوا در شبکه‌های اجتماعی و تحلیل روندها
مدل‌سازی موضوعی در تحقیقات و انتشارات
ترجمه یا خلاصه‌سازی اسناد چندزبانه
شناسایی تقلب یا ناهنجاری در داده‌های متنی
نکات حرفه‌ای
تکنیک‌های مختلف embedding را آزمایش کنید تا بهترین گزینه را برای مجموعه داده خود پیدا کنید.
پیش‌پردازش را مطابق زبان یا اصطلاحات خاص حوزه خود تنظیم کنید.
از cross-validation برای بهبود تعمیم مدل استفاده کنید.
از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای تسریع پیاده‌سازی بهره ببرید.
عملکرد مدل پس از استقرار را پایش کنید تا انحراف داده‌ها (drift) شناسایی شود.
خطوط پردازش را به صورت ماژولار طراحی کنید تا بتوان به راحتی مؤلفه‌ها مانند توکنیزر یا مدل‌ها را تعویض کرد.
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] …
توسعه ارزیابی عملکرد مدل
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین خود را به صورت سیستماتیک و دقیق ارزیابی کنند. …
عملکرد مدل یادگیری ماشین من را ارزیابی کن. نوع مدل \[نوع مدل را وارد کنید، …
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 …
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 …
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، …
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 …
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 …
توسعه استراتژی یادگیری ماشینی خودکار
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک استراتژی جامع برای یادگیری ماشینی خودکار (AutoML) طراحی کنند که متناسب با …
یک استراتژی دقیق برای یادگیری ماشینی خودکار (AutoML) برای \[پروژه مشخص، مسئله کسب‌وکار یا مجموعه …