نشان کن
کد آگهی: KP835013032

پروژه یادگیری ماشینی با Tensorflow.js

در تهران
در وبسایت کارلنسر  (چند ساعت پیش)
دورکاری
اطلاعات شغل:
امکان دورکاری و کار در منزل: دارد
نوع همکاری:  پروژه‌ای
مهارت‌های مورد نیاز:
برنامه نویسی
tensorflow
برنامه نویسی nodejs
برنامه نویسی وب
کد نویسی
طراحی سایت
node js
بازه حقوق:  از 400,000 تا 2,500,000 تومان
نحوه پرداخت:  پروژه‌ای
متن کامل آگهی:
- یک هاست Node.js آماده و ران شده در اختیار شما قرار می گیره. - 100 متن جداگانه از ریپورت های رادیولوژی داریم. - متن ها حاوی عبارات و واژگانی هستن که در ریپورت های مختلف تکراری ممکنه باشن: Distribution of radiotracer is unremarkable Distribution of injected drug is unremarkable Distribution of radiotracer is homogenous - ما دو فانکشن از شما می خوایم، یکی فانکشن train برای آموزش مدل و یکی فانکشن correct برای تصحیح متن داده شده. - فانکشن train: 100 متن ریپورت آماده رو داخل این تابع می ریزیم و این تابع در مدلی که اسمش رو ما به تابع دادیم آموزش می ده و ذخیره می کنه. train({ text: 'متن ریپورت ها', modelName: 'shariati-hospital' }) • دقت کنید ما هیچ label گذاری نداریم. فقط متن های آماده و صحیح از ریپورت ها رو داریم. • فانکشن متن ریپورت ها رو برای مدل سازیش استفاده می کنه و ارتباط بین کلمات رو یاد میگیره. • از داده های خودمون آموزش اتفاق بیفته و از مدل های از پیش آموزش‌دیده شده استفاده نخواهد شد. • فقط تصحیح املایی رو می خوایم... باید مدل بفهمه که بر اساس فرکانس ارتباط بین واژگان منظور از on remarkable احتمالا unremarkable بوده در این جمله خاص • مدل ما باید نه تنها فرکانس کلمات بلکه ارتباط اون ها با کلمات دیگه در جمله رو بفهمه • تمام جملات صحیح در داده های ما با نقطه از هم جدا شدن • هر باری که این فانکشن با ورودی یک ریپورت ران بشه مدل آموزشش کامل تر می شه - فانکشن correct: • حالا من یه جمله دارای غلط های املایی به تابع correct می دم: correct({ text: 'Distribution of radio tracer is on remarkable', modelName: 'shariati-hospital' }) • بر اساس مدلی که به نام shariati-hospital ذخیره کردیم تابع ما متن غلط زیر رو تصحیح می کنه و خروجی زیر رو بر می گردونه: Distribution of radio tracer is on remarkable => Distribution of radiotracer is unremarkable • دقت کنید ممکنه عین این جمله تصحیح شده در متن های ریپورتی که به مدل آموزش دادیم نباشه ولی مدل بر اساس ارتباط بین واژگان قادر به پیش بینی غلط ها و بازگرداندن متن صحیح هست. • البته ترجیح اینه که یک array از confedince های مختلف sort شده داده بشه. مثلا سه متن. مثال: • این جملات در متن ریپورت ها وجود دارن. soft tissue structures and lymph nodes of the head and neck soft tissue structures and lymph nodes of the mediastinal region soft tissue structures and lymph nodes of the thorax • حالا ما یک phrase ای شکلی به اپ می دیم soft tissue structures and the influes up the air and neck • این رو اپ ما باید به این یکی تغییر بده: soft tissue structures and lymph nodes of the head and neck • چرا؟ چون the influes up the air اصلا در vocab داده های ما نیست و بر اساس جملات نمونه احتمالا تصحیح درست به این شکل باید باشه.

این آگهی از وبسایت کارلنسر پیدا شده، با زدن دکمه‌ی تماس با کارفرما، به وبسایت کارلنسر برین و از اون‌جا برای این شغل اقدام کنین.

هشدار
توجه داشته باشید که دریافت هزینه از کارجو برای استخدام با هر عنوانی غیرقانونی است. در صورت مواجهه با موارد مشکوک،‌ با کلیک بر روی «گزارش مشکل آگهی» به ما در پیگیری تخلفات کمک کنید.
گزارش مشکل آگهی
تماس با کارفرما
این آگهی رو برای دیگران بفرست
نشان کن
گزارش مشکل آگهی
سه‌شنبه 7 اسفند 1403، ساعت 20:36