ترجمه فارسی مقاله درک محتوای AI تولیدی با مدل های جاسازی شده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Understanding Generative AI Content with Embedding Models
عنوان مقاله به فارسی درک محتوای AI تولیدی با مدل های جاسازی شده
نویسندگان Max Vargas, Reilly Cannon, Andrew Engel, Anand D. Sarwate, Tony Chiang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 43
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 22 August, 2024; v1 submitted 19 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 22 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده در 19 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 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

The construction of high-quality numerical features is critical to any quantitative data analysis. Feature engineering has been historically addressed by carefully hand-crafting data representations based on domain expertise. This work views the internal representations of modern deep neural networks (DNNs), called embeddings, as an automated form of traditional feature engineering. For trained DNNs, we show that these embeddings can reveal interpretable, high-level concepts in unstructured sample data. We use these embeddings in natural language and computer vision tasks to uncover both inherent heterogeneity in the underlying data and human-understandable explanations for it. In particular, we find empirical evidence that there is inherent separability between real data and that generated from AI models.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ساخت ویژگی های عددی با کیفیت بالا برای هر تجزیه و تحلیل داده های کمی بسیار مهم است.مهندسی ویژگی ها با استفاده از نمایش داده های با دقت دست ساز بر اساس تخصص دامنه ، از لحاظ تاریخی مورد بررسی قرار گرفته است.این کار بازنمودهای داخلی شبکه های عصبی عمیق مدرن (DNN) ، به نام تعبیه را به عنوان یک شکل خودکار از مهندسی ویژگی های سنتی مشاهده می کند.برای DNN های آموزش دیده ، ما نشان می دهیم که این تعبیه ها می توانند مفاهیم قابل تفسیر و سطح بالا را در داده های نمونه بدون ساختار نشان دهند.ما از این تعبیه ها در وظایف طبیعی و بینایی رایانه ای استفاده می کنیم تا ناهمگونی ذاتی را در داده های اساسی و توضیحات قابل درک انسان برای آن کشف کنیم.به طور خاص ، ما شواهد تجربی می یابیم که بین داده های واقعی جدایی ذاتی وجود دارد و از مدل های AI تولید می شود.

📚 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.