✅ قابلیت‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی در انتخابات #قسمت_چهارم 🔺 از تکنیک‌های (NLP) برای تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی و احساسات عمومی نسبت به نامزدها استفاده می‌شود. تحلیل احساسات می‌تواند بینش‌هایی را در مورد اینکه چگونه افکار عمومی ممکن است بر نتایج انتخابات تأثیر بگذارد ارائه دهد. 🔺مدل‌های یادگیری عمیق، مانند RNN یا شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، می‌توانند برای پردازش مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار مانند مقالات خبری، سخنرانی‌ها استفاده شوند. این مدل‌ها اطلاعات مرتبط را استخراج کرده و الگوهای پنهانی را که روش‌ تحلیل سنتی ممکن است از دست بدهد، کشف کنند. 🔺برای احراز صحت و اطمینان پیش‌بینی‌ها، باید مدل‌ها را با استفاده از داده‌های انتخابات گذشته تأیید شود. 🔺گرچه هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌ها و پیش‌بینی‌های ارزشمندی را ارائه دهد، اما نمی‌تواند رویدادهای پیش‌بینی نشده یا تغییرات ناگهانی در احساسات عمومی را توضیح دهد. بنابراین، پیش‌بینی‌ها را باید بیشتر به‌عنوان احتمالات در نظر گرفت تا قطعیت. 🔺در نتیجه، با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، NLP و یادگیری عمیق، می‌توانیم داده‌ها را برای شناسایی الگوها و عواملی که می‌توانند بر نتایج انتخابات ریاست‌جمهوری تأثیر بگذارند، تحلیل کنیم./تابناک #هوش_مصنوعی #پیش_بینی_انتخابات #انتخابات ادامه دارد.... 🇮🇷 پایگاه اندیشه حقوق عمومی و فضای مجازی 🆔 https://eitaa.com/joinchat/359333911Cd8a553d432