الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: درجة F1
-
تحليل المشاعر المبتكر وتوقع سعر السهم باستخدام FinBERT وGPT-4 والانحدار اللوجستي: نهج قائم على البيانات
2024 | المؤلف: Olamilekan Shobayo وآخرون | المجلة: Big Data and Cognitive Computing | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تدرس هذه الدراسة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة – تحديدًا FinBERT و GPT-4 والانحدار اللوجستي – في تحليل المشاعر وتوقع مؤشرات الأسهم، مستفيدة من الأخبار المالية وبيانات مؤشر NGX All-Share. تهدف الأبحاث إلى تصنيف مشاعر السوق وتوقع تحركات الأسعار من خلال هذه النماذج، وتقييم فعاليتها باستخدام مقاييس مثل الدقة والدقة المتوسطة والاسترجاع ودرجة F1 و…
-
تحسين نماذج اللغة الكبيرة للتعرف على الكيانات المسماة السريرية من خلال هندسة المطالبات
2024 | المؤلف: Yan Hu وآخرون | المجلة: Journal of the American Medical Informatics Association | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تدرس هذه الدراسة أداء GPT-3.5 و GPT-4 في مهام التعرف على الكيانات المسماة السريرية (NER)، مستهدفةً بشكل خاص استخراج الكيانات الطبية من الملاحظات السريرية وتحديد الأحداث السلبية المتعلقة باضطرابات الجهاز العصبي. تستخدم البحث إطار عمل محدد للمهام مصمم لتعزيز أداء النموذج، والذي يتضمن مطالبات أساسية، ومطالبات قائمة على إرشادات التوضيح، وتعليمات تحليل الأخطاء، وعينات من…
-
تحسين تصنيف أمراض بذور الذرة: الاستفادة من MobileNetV2 مع تعزيز الميزات والتعلم الانتقالي
2024 | المؤلف: Mohannad Alkanan وآخرون | المجلة: Frontiers in Applied Mathematics and Statistics | المجال: علوم النبات (Plant Science)تبحث هذه الدراسة في تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في تصنيف أمراض الذرة، باستخدام نسخة محسّنة من MobileNetV2 كنموذج أساسي. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات شاملة تحتوي على صور مصنفة إلى أربع فئات من الأمراض: مكسورة، مشوهة، مقطوعة الحرير، ونقية. يتضمن النموذج طبقات إضافية—تجميع متوسط، تسطيح، كثافة، إسقاط، وsoftmax—لتحسين استخراج الميزات وقدرات التصنيف. يتم تطبيق تقنيات ضبط…