کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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
The introduction of Large Language Models (LLMs) has advanced data representation and analysis, bringing significant progress in their use for medical questions and answering. Despite these advancements, integrating tabular data, especially numerical data pivotal in clinical contexts, into LLM paradigms has not been thoroughly explored. In this study, we examine the effectiveness of vector representations from last hidden states of LLMs for medical diagnostics and prognostics using electronic health record (EHR) data. We compare the performance of these embeddings with that of raw numerical EHR data when used as feature inputs to traditional machine learning (ML) algorithms that excel at tabular data learning, such as eXtreme Gradient Boosting. We focus on instruction-tuned LLMs in a zero-shot setting to represent abnormal physiological data and evaluating their utilities as feature extractors to enhance ML classifiers for predicting diagnoses, length of stay, and mortality. Furthermore, we examine prompt engineering techniques on zero-shot and few-shot LLM embeddings to measure their impact comprehensively. Although findings suggest the raw data features still prevails in medical ML tasks, zero-shot LLM embeddings demonstrate competitive results, suggesting a promising avenue for future research in medical applications.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
معرفی مدل های بزرگ زبان (LLMS) دارای ارائه و تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته است و پیشرفت قابل توجهی در استفاده از آنها برای سؤالات پزشکی و پاسخ دادن دارد.با وجود این پیشرفت ها ، ادغام داده های جدولی ، به ویژه داده های عددی در زمینه های بالینی ، در پارادایم های LLM به طور کامل مورد بررسی قرار نگرفته است.در این مطالعه ، ما اثربخشی بازنمایی بردار از آخرین حالتهای پنهان LLMS برای تشخیص پزشکی و پیش آگهی ها را با استفاده از داده های سلامت الکترونیکی (EHR) بررسی می کنیم.ما عملکرد این تعبیه ها را با داده های EHR عددی خام که به عنوان ورودی های ویژگی به الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی (ML) استفاده می شود ، مقایسه می کنیم که در یادگیری داده های جدولی ، مانند افزایش شیب شدید ، برتری دارند.ما روی LLM های تنظیم شده توسط دستورالعمل در یک تنظیم صفر تمرکز می کنیم تا داده های فیزیولوژیکی غیر طبیعی را نشان دهند و برنامه های آنها را به عنوان استخراج کننده های ویژگی برای افزایش طبقه بندی کننده های ML برای پیش بینی تشخیص ، طول مدت اقامت و مرگ و میر ارزیابی کنیم.علاوه بر این ، ما تکنیک های مهندسی سریع را در مورد تعبیه صفر و چند شات LLM بررسی می کنیم تا تأثیر آنها را به طور جامع اندازه گیری کنیم.اگرچه یافته ها حاکی از آن است که ویژگی های داده خام هنوز در کارهای ML پزشکی غالب است ، تعبیه LLM صفر-شات نتایج رقابتی را نشان می دهد ، که نشان دهنده یک راه امیدوار کننده برای تحقیقات آینده در برنامه های پزشکی است.
📚 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.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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
