آموزش تحلیل لاگ‌ها: رفع توهمات مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) - آخرین آپدیت

دانلود Analyze Logs: Fix LLM Hallucinations

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: وقتی یک چت‌بات در محیط عملیاتی شروع به ارائه پاسخ‌های نادرست می‌کند، چگونه مشکل را پیدا و برطرف کنید؟ دوره «تحلیل لاگ‌ها: رفع توهمات LLM» یک دوره سطح متوسط است که متخصصان هوش مصنوعی، مهندسان یادگیری ماشین و تحلیلگران داده را با مهارت‌های ضروری برای عیب‌یابی مدل‌های زبانی بزرگ در محیط تولید آشنا می‌کند. فراتر از تئوری بروید و گردش کار سیستماتیک و داده‌محوری را بیاموزید که حرفه‌ای‌ها برای حل مشکل بحرانی «توهمات هوش مصنوعی» از آن استفاده می‌کنند. در این دوره، شما از کتابخانه Pandas برای تحلیل لاگ‌های عملیاتی، بخش‌بندی رفتار کاربران بر اساس قصد (Intent) و محاسبه معیارهای کلیدی کسب‌وکار، مانند نرخ بازگشت ۷ روزه (7-day retention)، استفاده خواهید کرد تا متوجه شوید کدام مسیرهای کاربری با خطا مواجه می‌شوند. سپس، یک تحلیل علت ریشه‌ای (Root Cause Analysis) انجام می‌دهید و انواع مختلف خطاها را با عملکرد سیستم بازیابی (Retrieval) تطبیق می‌دهید تا دقیقاً بفهمید چرا مدل شما شکست می‌خورد. در نهایت، یاد می‌گیرید که یافته‌های تحلیلی خود را به یک دستورالعمل مهندسی شفاف و قابل اجرا تبدیل کنید که منجر به راهکارهای واقعی شود. این دوره شما را توانمند می‌سازد تا از مشاهده صرف شکست‌های هوش مصنوعی به تشخیص تخصصی و رفع آن‌ها تغییر مسیر دهید.

سرفصل ها و درس ها

تحلیل لاگ‌های عملیاتی: از نرخ بازگشت تا علت ریشه‌ای Production Log Analysis: From Retention to Root Cause

چرا لاگ‌ها مهم هستند: بررسی مورد ایر کانادا Why Logs Matter: The Air Canada Case?
محاسبه نرخ بازگشت (Retention) در Pandas Calculating Retention in Pandas
چرا RAG شکست می‌خورد: ریشه توهمات چیست؟ Why RAG Fails: The Root of Hallucination?
تطبیق خطاها با سیستم بازیابی در Pandas Correlating Errors with Retrieval in Pandas
بصری‌سازی مستندات و شواهد در Matplotlib Visualizing the Proof in Matplotlib