چگونه با پکیج Klib داده‌ها را تمیز و آماده تحلیل کنیم؟
پایتون همیشه ابزارهای قدرتمندی برای دانشمندان داده فراهم کرده است، و پکیج Klib یکی از آن‌هاست. بهره‌گیری از پکیج Klib در پایتون، یک ابزار ضروری برای دانشمندان داده است چرا که توجه ویژه‌ای بر پاکسازی داده‌ها، پیش‌پردازش و بصری‌سازی دارد. این مقاله به بررسی توابع…
چگونه با چارچوب Optuna عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین خود را بهبود دهیم؟
بهینه‌سازی هایپرپارامترها (HPO) برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین ضروری است. چارچوب Optuna با استفاده از تکنیک‌هایی مانند بهینه‌سازی بیزی، نمونه‌گیری کارآمد و هرس، HPO را خودکار می‌کند. این چارچوب فرآیند HPO را ساده می‌کند، زمان را صرفه‌جویی می‌کند و کارایی مدل را افزایش می‌دهد….
چگونه با پیش‌بینی ریزش مشتری کسب‌وکار خود را مقاوم کنیم؟
پیش‌بینی ریزش مشتری برای کسب‌وکارها که به دنبال حفظ پایگاه مشتریان و افزایش سودآوری هستند، حیاتی است. این مقاله به جنبه‌های مختلف پیش‌بینی ریزش پرداخته و اهمیت و کاربردهای آن را در صنایع مختلف از جمله مخابرات، بانکداری، خرده‌فروشی و خدمات اشتراکی بررسی می‌کند. با…
چگونه Spark و Hadoop تحول در پردازش داده‌های بزرگ را ممکن می‌سازند
فناوری‌های بیگ دیتا برای پاسخگویی به چالش‌های پردازش و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ به صورت کارآمد به وجود آمده‌اند. این فناوری‌ها شامل چارچوب‌هایی مانند Apache Hadoop و Apache Spark می‌باشند که راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه‌ای برای مدیریت حجم عظیم داده‌ها ارائه می‌دهند. با بهره‌گیری از…
آشنایی با پکیج Requests پایتون
در توسعه نرم‌افزارهای مدرن، APIها (رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی) نقش حیاتی ایفا می‌کنند. APIها ستون فقرات توسعه نرم‌افزار مدرن هستند که ارتباط و یکپارچه‌سازی بدون نقص بین سیستم‌های نرم‌افزاری مختلف را ممکن می‌سازند. این مقاله به اهمیت APIها می‌پردازد و بر نقش آنها در تسهیل ارتباط…
نقش حیاتی پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر گم‌شده در یادگیری ماشین
در دامنه گسترده علم داده و یادگیری ماشین، گذر از داده‌های خام تا پیش‌بینی‌های دقیق نیازمند تکنیک‌های پیش‌پردازش (Preprocessing) می‌باشد. مرحله پیش‌پردازش داده‌ها اهمیت بسیاری دارد چرا که پایه‌ای برای آموزش موثر مدل‌ها و پیش‌بینی‌های قوی فراهم می‌کند. با تبدیل داده‌های خام به یک فرمت…
تکنیک‌های پیشرفته در شبکه‌های کاملاً کانولوشنی برای بخش‌بندی معنایی
شبکه‌های کاملاً کانولوشنی (Fully Convolutional Networks) (FCNs) چشم‌انداز بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation) را متحول کرده‌اند و امکان پردازش دقیق و کارآمد داده‌های بصری را فراهم آورده‌اند. این مقاله یک مرور جامع از FCNs ارائه می‌دهد، سیر تکاملی آنها از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks)…
تحلیل و مقایسه عملکرد کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی (RL) به یکی از ارکان هوش مصنوعی تبدیل شده است و به عوامل این امکان را می‌دهد که از طریق تعامل با محیط‌های خود، رفتارهای بهینه را یاد بگیرند. این مقاله به بررسی عمیق مهمترین کتابخانه‌های یادگیری تقویتی می‌پردازد. ما تحلیل دقیقی از…
ویرایش عکس با کمک هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (AI) در بسیاری از حوزه‌ها انقلابی را به وجود آورده است و یکی از زمینه‌هایی که تأثیر آن بسیار چشمگیر بوده است، پردازش و ویرایش تصاویر (Image Processing) است. پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه هوش مصنوعی و توسعه الگوریتم‌ها و شبکه‌های عصبی عمیق (Deep…
راهنمای جامع نحوه بهینه‌سازی در علم داده
در زمینه‌های رو به رشد یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL)، بهینه‌سازی نقش حیاتی در بهبود عملکرد و کارایی مدل‌ها ایفا می‌کند. بهینه‌سازی، شامل فرآیند دقیق یافتن بهترین راه‌حل از میان مجموعه‌ای از راه‌حل‌های ممکن است، که اغلب تحت مجموعه‌ای از محدودیت‌ها انجام می‌شود….
مرور جامعی بر کاربردهای نوآورانه علم داده در مهندسی برق
حوزه مهندسی برق همواره در خط مقدم نوآوری‌ها و تکنولوژی قرار داشته و پیشرفت‌هایی را در بخش‌های مختلف از جمله سیستم‌های قدرت، سیستم‌های کنترلی، مخابرات و الکترونیک به همراه داشته است. در سال‌های اخیر، ظهور علم داده تغییرات تحول‌آفرینی در این حوزه‌ها به ارمغان آورده…