ترجمه فارسی مقاله به سوی درک نوسانات عاطفی انسان با داده های پراکنده ورود

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Towards Understanding Human Emotional Fluctuations with Sparse Check-In Data
عنوان مقاله به فارسی به سوی درک نوسانات عاطفی انسان با داده های پراکنده ورود
نویسندگان Sagar Paresh Shah, Ga Wu, Sean W. Kortschot, Samuel Daviau
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 7
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Human-Computer Interaction,یادگیری ماشین , تعامل انسان و رایانه ,
توضیحات Submitted 10 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 10 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Data sparsity is a key challenge limiting the power of AI tools across various domains. The problem is especially pronounced in domains that require active user input rather than measurements derived from automated sensors. It is a critical barrier to harnessing the full potential of AI in domains requiring active user engagement, such as self-reported mood check-ins, where capturing a continuous picture of emotional states is essential. In this context, sparse data can hinder efforts to capture the nuances of individual emotional experiences such as causes, triggers, and contributing factors. Existing methods for addressing data scarcity often rely on heuristics or large established datasets, favoring deep learning models that lack adaptability to new domains. This paper proposes a novel probabilistic framework that integrates user-centric feedback-based learning, allowing for personalized predictions despite limited data. Achieving 60% accuracy in predicting user states among 64 options (chance of 1/64), this framework effectively mitigates data sparsity. It is versatile across various applications, bridging the gap between theoretical AI research and practical deployment.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

کمبود داده ها یک چالش اساسی است که قدرت ابزارهای AI را در حوزه های مختلف محدود می کند.این مشکل به ویژه در دامنه هایی که به جای اندازه گیری های حاصل از سنسورهای خودکار نیاز به ورودی کاربر فعال دارند ، تلفظ می شود.این یک مانع مهم برای استفاده از پتانسیل کامل هوش مصنوعی در دامنه هایی است که نیاز به تعامل کاربر فعال دارند ، مانند چک های خلق و خوی خود گزارش شده ، جایی که گرفتن یک تصویر مداوم از حالات عاطفی ضروری است.در این زمینه ، داده های پراکنده می توانند مانع تلاش برای گرفتن تفاوت های ظریف تجربیات عاطفی فردی مانند علل ، محرک ها و عوامل مؤثر شوند.روشهای موجود برای پرداختن به کمبود داده ها اغلب به اکتشافی یا مجموعه داده های بزرگ مستقر متکی هستند و از مدلهای یادگیری عمیق که فاقد سازگاری با حوزه های جدید هستند ، متکی هستند.این مقاله یک چارچوب احتمالی جدید را ارائه می دهد که یادگیری مبتنی بر بازخورد کاربر محور را ادغام می کند و با وجود داده های محدود ، پیش بینی های شخصی را فراهم می کند.دستیابی به دقت 60 ٪ در پیش بینی حالت های کاربر در بین 64 گزینه (احتمال 1/64) ، این چارچوب به طور مؤثر باعث کاهش کمبود داده ها می شود.این برنامه در بین برنامه های مختلف همه کاره است و شکاف بین تحقیقات نظری هوش مصنوعی و استقرار عملی را ایجاد می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.