Git یا گیت چیست و چطور به مدیریت پروژه‌های ماشین‌لرنینگ کمک می‌کند؟
در عصری که نرم‌افزار‌ها پیشران اصلی پیشرفت‌های صنعتی و فناوری هستند، نیاز به ابزارهایی برای مدیریت و نظارت بر توسعه پروژه‌های نرم‌افزاری بیش‌ازپیش احساس می‌شود. Git یا گیت یکی از این ابزارها است. در ادامه این مطلب توضیح داده‌ایم که Git یا گیت چیست و…
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؟
در دنیای پیچیده‌ی یادگیری عمیق و پردازش تصویر، مدل‌های مختلفی برای تشخیص و شناسایی اشیا در تصاویر توسعه یافته‌اند که اولین آن‌ها الگوریتم R-CNN است. بعد از این مدل که دقت قابل قبولی هم داشت، مدل‌های Fast R-CNN و Faster R-CNN طراحی شدند تا نواقص…
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،…
کشف الگوهای پنهان در داده‌ها: معرفی جامع تکنیک‌های خوشه‌بندی در یادگیری ماشین
خوشه‌بندی (Clustering)، یکی از شیوه‌های کاربردی در حوزه یادگیری ماشین بدون نظارت است که از آن برای کشف ساختارها و الگوهای مخفی در مجموعه‌های بزرگ داده استفاده می‌شود. این فرایند، داده‌ها را بر اساس شباهت‌های ذاتی به گروه‌هایی تقسیم می‌کند که هر یک را یک…
شبکه عصبی رزنت (ResNet) چیست و چگونه مشکل ناپدید شدن گرادیان در شبکه‌های بسیار عمیق را حل کرده است؟
شبکه عصبی رزنت (ResNet) یکی از پیشرفته‌ترین معماری‌های شبکه عصبی عمیق است که توسط تیمی از محققان شرکت مایکروسافت یعنی شِیوکینگ رن (Shaoqing Ren)، کِیمینگ هی (Kaiming He)، ژان سان (Jian Sun) و زایانگیا ژوئنگ (Xiangyu Zhang) در سال ۲۰۱۵ معرفی شد. این معماری با بهره‌گیری از…