با داده های سری زمانی یا Time Series Data آشنا شوید!
داده‌های زمانی یا داده های سری زمانی اصطلاحی است که در تحلیل‌های آماری برای توصیف داده‌هایی به کار می‌رود که در فاصله‌های زمانی مشخص جمع‌آوری شده‌اند. این نوع داده‌ها در زمینه‌های مختلفی مانند مالی، اقتصاد، آب‌وهوا، علوم بهداشتی و بسیاری دیگر از حوزه‌ها کاربرد دارد….
شبکه عصبی DenseNet – راه‌حلی نوین برای بهبود دقت و سرعت شبکه‌های عصبی
شبکه عصبی DenseNet که مخفف شبکه کانولوشنال چگال (Dense Convolutional Neural Network) است یک نوع شبکه عصبی پیچشی است. این شبکه عصبی به‌منظور افزایش کارایی در زمینه‌های بینایی ماشین و تجزیه‌وتحلیل تصویر بهینه‌سازی شده است. این مدل در سال ۲۰۱۷ معرفی شده و به‌دلیل توانایی‌های خود…
الگوریتم R-CNN چیست و چه نقشی در بینایی ماشین دارد؟
کامپیوتری را تصور کنید که بتواند همانند انسان محیط اطرافش را ببیند و درک کند. این دنیای شگفت‌انگیز دنیای بینایی ماشین است. در این حوزه دانشمندان تلاش می‌کنند تا به رایانه‌ها توانایی تحلیل و درک تصویرها و ویدئوها را بدهند. در این مطلب یکی از…
اهمیت نرخ یادگیری در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو شاخه مهم و تأثیرگذار در علم داده هستند که هر روز بر دامنه کاربرد و اهمیت آن‌ها افزوده می‌شود. در هر دو زمینه نرخ یادگیری یا Learning Rate به‌عنوان یک پارامتر کلیدی عمل می‌کند که تعیین‌کننده سرعت و کیفیت…
عملکرد بهینه سازها در یادگیری عمیق چگونه است و کدام‌یک برای مدل شما بهتر است؟
بهینه‌ساز یا Optimizer نقش محوری در توسعه و کارایی شبکه‌های عصبی ایفا می‌کند. این ابزارهای قدرتمند که با الهام از مکانیزم‌های یادگیری مغز انسان طراحی شده‌اند به مدل‌های یادگیری ماشینی اجازه می‌دهند تا با کارایی بیشتر و سرعت بالاتر به اهداف یادگیری خود برسند. از…
کاربرد تقویت داده در یادگیری عمیق چگونه است و چطور به بهبود عملکرد آن کمک می‌کند؟
تقویت داده یا Data Augmentation که در زمینه‌هایی چون پردازش تصویر، صوت و متن کاربرد دارد به مدل‌های یادگیری عمیق کمک می‌کند تا دقت بیشتر و مقاومت زیادی دربرابر مشکلاتی نظیر اضافه برازش داشته باشند. کتابخانه‌های Keras و PyTorch به توسعه‌دهندگان ابزارهایی برای پیاده‌سازی این…
با اتوانکدرهای متغیر یا Variational Auto Encoders آشنا شوید!
در دنیای پیچیده و گسترده یادگیری ماشین اتوانکدرهای متغیر (VAEs) نقشی بی‌نظیر ایفا می‌کنند. آن‌ها به ما کمک می‌کنند تا از میان داده‌های پرسروصدا و پیچیده معانی و الگوهای ساده‌تری را استخراج کنیم و مسیری نوین در فهم اطلاعات پیچیده باز می‌کنند. در این مطلب،…
معماری U-Net چیست؟ معماری برتر برای پردازش تصاویر دیجیتال را بشناسید!
معماری U-Net به‌عنوان یکی از معماری‌های برجسته در پردازش تصویر و بخش‌بندی تصاویر در علوم کامپیوتر شناخته شده است. این شبکه عصبی پیچشی با تمرکز بر بخش‌بندی تصاویر، به‌ویژه در حوزه‌هایی که داده‌های محدودی در دسترس هستند، تحولی قابل توجه ایجاد کرده است. در این…
اتوانکدر چیست و در پردازش داده چه تحولی ایجاد کرده است؟ بررسی جامع، از استخراج ویژگی تا تشخیص ناهنجاری
اتوانکدر یا Auto Encoder ازجمله مفاهیم بنیادین در حوزه یادگیری عمیق است که برای یادگیری ویژگی‌های نهفته در داده‌ها و بازسازی اطلاعات با کاهش بعد به کار می‌روند. این تکنولوژی به‌خصوص در مواردی که نیاز به کاهش ابعاد داده‌ها با حفظ اطلاعات مهم وجود دارد،…