آموزش یادگیری Zero-Shot و Few-Shot: تسلط بر هوش مصنوعی با کمترین داده - آخرین آپدیت

درس ۱: مفاهیم بنیادی: رمزگشایی از یادگیری Zero Shot و Few Shot Lesson 1: Foundations First: Zero-Shot & Few-Shot Learning Demystified

• مقدمه و خوش‌آمدگویی Introduction and Welcome

• یادگیری با داده‌های کمتر: چرایی رویکردهای Zero Shot و Few Shot Learning with Less: The Why Behind Zero-Shot and Few-Shot Approaches

• چگونه نمونه‌های کم کافی هستند: کاربردهای واقعی در NLP، امور مالی و غیره How Few Examples Can Be Enough: Real-World Use Cases in NLP, Finance & More

درس ۲: مدل‌ها چگونه با داده کمتر بیشتر می‌آموزند: Embeddings، انتقال و تعمیم Lesson 2: How Models Learn More with Less: Embeddings, Transfer, and Generalization

• مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده: چرا یادگیری با داده‌های کم را تقویت می‌کنند Pretrained Models: Why They Boost Low-Data Learning

• جاسازی‌های معنایی: مدل‌ها چگونه معنا را می‌آموزند Semantic Embeddings: How Models Learn Meaning

• اهمیت معماری: LSTMs یا BERT؟ The Architecture Matters: LSTMs or BERT?

• MKeCL در عمل: تشخیص Few Shot با یادگیری متضاد پیش‌آموزش‌دیده MKeCL in Action: Few-Shot Diagnosis with Pre Trained Contrastive Learning

درس ۳: انتخاب ابزار مناسب: کاربرد تکنیک‌های Zero و Few Shot در دنیای واقعی Lesson 3: Choosing the Right Tool: Applying Zero & Few-Shot Techniques in the Real World

• صفر یا چند؟ انتخاب استراتژی یادگیری مناسب Zero or Few? Choosing the Right Learning Strategy

• Auto Harvest در عمل: تلاقی یادگیری Few Shot و گلخانه Auto-Harvest in Action: Few-Shot Learning Meets the Greenhouse

• شناسایی کلاهبرداری‌های جدید: IFTrans و دسته‌بندی Few Shot Spotting the New Fraud: IFTrans and Few-Shot Classification

• تبریکات و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey