🖥 دوره جامع تربیت تحلیل‌گر داده

🚀 برای پرواز به دنیای داده‌ها و تبدیل شدن به یک تحلیل‌گر داده آماده‌اید؟

📌 برخی از مخاطبان این دوره
☑️ دانشجویان و فارغ التحصیلان تحصیلات تکمیلی
☑️ کارشناسان و مدیران فعال در کسب و کارها
☑️ علاقمندان به کسب جایگاه شغلی خوب در داخل و خارج از کشور
☑️ فارغ التحصیلان که به دنبال کسب مزیت رقابتی در بازار کار هستند

🏛 موسسه توسعه

📌 مشاوره رایگان و مشاهده جزئیات دوره از لینک زیر:

➕ httb.ir/WzJUB
➕ httb.ir/WzJUB
➕ httb.ir/WzJUB

🟠🟠🟠🟠🟠🟠

🎓 آشنایی با اساتید «بوت‌کمپ مهندس داده»

⚙️ در بوت‌کمپ جدید آکادمی همراه، میزبان متخصصان و مدیران با تجربه‌ی بسیاری هستیم که جامع‌ترین دانش و تجربیات در خصوص مهندسی داده را، در اختیار شرکت‌کنندگان قرار بدهیم.

🔸 محمد شکوهی یکتا | دانشمند ارشد داده سابق مایکروسافت
🔸 محمدعلی فردباستانی | مدیر کل سیستم‌های منابع سازمانی شرکت همراه اول
🔸 احمد حاجی تراب | مدیر بیگ دیتا و هوش مصنوعی شرکت داده ورزی سداد
🔸 فرشاد الله‌دادی | تیم لید بیگ دیتا شرکت همراه اول
🔸 عباس فرمانی | مهندس داده شرکت همراه اول
🔸 مسعود کاویانی | دانشمند داده در صبا ایده (آپارات، فیلیمو، سینماتیکت، صباویژن)
🔸 مهدی ناصری | مدیر تجزیه و تحلیل داده های بازاریابی اسنپ مارکت
🔸 سهیل تهرانی پور | مدیرعامل ساعیان ارتباط
🔸 سالار صمدی مقدم | متخصص زیرساخت شرکت‌ دیجی‌کالا
🔸 افشین ایغانیان | مهندس ارشد DevOps شرکت مبین نت
🔸 الهام آژیر | کارشناس تحقيق و توسعه معاونت راهکارهای دیجيتال و هوشمندسازی، مرکز تحقيق و توسعه همراه اول
🔸 محمد رئوف نیا | مهندس ارشد داده شرکت بلو بانک

⚠️ ظرفیت این بوت‌کمپ نیز محدود است.

🌐 لینک پیش‌ثبت‌نام #رایگان و جزئیات بوت‌کمپ:

🔗 https://l.hamrah.academy/gn5

⭐️ @hamrah_academy | آکادمی همراه اول

👉 @ai_python 🧐


این مقاله محدودیت‌های بنیادی مدل‌های بازیابی مبتنی بر وکتور امبدینگ را بررسی می‌کند، به‌ویژه زمانی که این مدل‌ها با وظایف پیچیده‌تر، مانند استدلال یا پیروی از دستورالعمل‌ها، روبرو می‌شوند.

نویسندگان نشان می‌دهند که تعداد زیرمجموعه‌های اسناد که یک وکتور امبدینگ می‌تواند با توجه به ابعاد Embedding بازگرداند، محدود است.

👉 @ai_python 🧐

برای اثبات این موضوع، آن‌ها یک مجموعه داده واقع‌گرایانه و در عین حال ساده به نام LIMIT ایجاد می‌کنند که مدل‌های پیشرفته فعلی نیز در آن شکست می‌خورند، و تأکید می‌کنند که این محدودیت‌های نظری حتی در تنظیمات عملی نیز وجود دارند.

👉 @ai_python 🧐

نتیجه‌گیری این است که جامعه تحقیقاتی باید به این محدودیت‌ها توجه داشته باشد و روش‌های بازیابی جایگزین، مانند مدل‌های چند برداری، را برای وظایف پیچیده‌تر توسعه دهد.

👉 @ai_python 🧐


لینک ویدیو فارسی توضیحات این مقاله : https://youtu.be/rNEl_tBJ5aE?si=Wg5LUPloe6s3noz2

لینک مقاله در آرشیو :

https://arxiv.org/pdf/2508.21038