Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

İnce Ayara Giriş

  • İnce ayar nedir?
  • İnce ayarın kullanım alanları ve faydaları
  • Önceden eğitilmiş modeller ve transfer öğrenimi hakkında genel bakış

İnce Ayar İçin Hazırlık

  • Veri kümelerinin toplanması ve temizlenmesi
  • Göreve özel veri gereksinimlerinin anlaşılması
  • Keşifsel veri analizi ve ön işleme

İnce Ayar Teknikleri

  • Transfer öğrenimi ve özellik çıkarımı
  • Hugging Face ile dönüştürücülerin ince ayarı
  • Denetimli ve denetimsiz görevler için ince ayar

Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) İnce Ayarı

  • LLM'leri NLP görevlerine uyarlamak (örneğin, metin sınıflandırma, özetleme)
  • Özel veri setleri ile LLM'lerin eğitilmesi
  • İstem mühendisliği (prompt engineering) ile LLM davranışının kontrolü

Optimizasyon ve Değerlendirme

  • Üst parametre ince ayarı
  • Model performansının değerlendirilmesi
  • Aşırı öğrenme (overfitting) ve yetersiz öğrenmenin (underfitting) giderilmesi

İnce Ayar Çalışmalarının Ölçeklendirilmesi

  • Dağıtık sistemlerde ince ayar
  • Ölçeklenebilirlik için bulut tabanlı çözümlerin kullanılması
  • Vaka çalışmaları: Büyük ölçekli ince ayar projeleri

En İyi Uygulamalar ve Zorluklar

  • İnce ayarda başarı için en iyi uygulamalar
  • Yaygın zorluklar ve sorun giderme
  • Yapay zeka modellerinin ince ayarında etik hususlar

İleri Düzey Konular (İsteğe Bağlı)

  • Çok modlu modellerin ince ayarı
  • Sıfır örnek (zero-shot) ve az örnek (few-shot) öğrenme
  • LoRA (Düşük Ranglı Uyum) tekniklerini keşfetme

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Makine öğreniminin temel ilkelerini anlamak.
  • Python programlama konusunda deneyim.
  • Önceden eğitilmiş modeller ve bunların uygulamaları hakkında aşinalık.

Hedef Kitle

  • Veri bilimcileri.
  • Makine öğrenimi mühendisleri.
  • Yapay zeka araştırmacıları.
 14 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler