سیستمهای توصیه‌گر و چگونگی تاثیرگذاری آنها در بهبود تجربه کاربری
در دنیای دیجیتال امروز یکی از ابزارهای قدرتمند که به طور فزاینده‌ای توجه کاربران و کسب‌وکارها را به خود جلب کرده سیستمهای توصیه‌گر (Recommender Systems) است. این سیستم‌ها، نه‌تنها تجربه کاربری را بهینه می‌کنند، در افزایش فروش و بهبود کارایی وب‌سایت‌ها نیز نقش بسزایی دارند….
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…
مدل Catboost چیست؟ راهنمای کامل استفاده از Catboost در یادگیری ماشین
آیا تا به حال در پروژه‌های یادگیری ماشین خود به الگوریتمی نیاز داشته‌اید که هم سریع باشد و هم دقت بالایی داشته باشد؟ مدل Catboost دقیقاً همان چیزی است که به دنبالش هستید. این الگوریتم که توسط شرکت Yandex توسعه داده شده، در سال‌های اخیر…
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…
بررسی جامع الگوریتم‌های پیمایش گراف – از کاربردها تا پیاده‌سازی در پایتون
الگوریتم‌های پیمایش گراف (Graph traversal) مانند جستجوی عمق اول (Depth First Search – DFS) و جستجوی سطح اول (Breadth First Search – BFS)، ابزارهایی قدرتمند برای بازدید از تمامی گره‌ها و یال‌های گراف و استخراج اطلاعات مورد نیاز از آنها می‌باشند. الگوریتم DFS با پیشروی…
چالش پیش‌بینی سن صدف در مسابقات Kaggle
در این وبلاگ، تجربه همکاری تیمی‌مان در «Regression with an Abalone Dataset» در مجموعه مسابقات Kaggle را با شما به اشتراک می‌گذاریم. اگر دانشجو، دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین هستید، در اینجا نکات کاربردی برای بهبود مهارت‌های مدل‌سازی رگرسیون خواهید یافت و شاید شما…
مقایسه جامع پایتورچ، تنسورفلو و کراس: کدام فریم‌ورک برای یادگیری عمیق بهتر است؟
در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، پایتورچ (PyTorch) و تنسورفلو (TensorFlow) به عنوان دو فریم‌ورک مهم و پرکاربرد شناخته می‌شوند. این دو فریم‌ورک به دلیل سهولت استفاده، قابلیت مقیاس‌پذیری و ماهیت متن‌باز خود، محبوبیت زیادی در میان دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین پیدا…
توزیع داده و انواع آن در یادگیری ماشین: چرا شناخت آن برای هر داده‌کاوی حیاتی است؟
در دنیای امروز، یادگیری ماشین به یکی از موضوعات بسیار مهم و پرکاربرد تبدیل شده است. اما برای اینکه مدل‌های یادگیری ماشین بتوانند به درستی کار کنند، نیاز به داده‌های مناسب و با کیفیت دارند. یکی از جنبه‌های بسیار مهم داده‌ها، توزیع آنها است. توزیع…
معرفی جامع روش‌های نمایش گراف در پایتون: از ماتریس مجاورت تا روش‌های هندسی
در دنیای پیچیده و پر از ارتباطات امروز، گراف‌ها به عنوان ابزاری قدرتمند برای نمایش و تحلیل روابط بین اجزا مطرح می‌شوند. در این مقاله، به بررسی انواع نمایش‌های گراف (Graph Representation) خواهیم پرداخت. اگر تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه می‌توان…
نظریه گراف – پلی بین ریاضیات و دنیای واقعی
نظریه گراف (Graph Theory) یکی از شاخه‌های مهم و کاربردی در ریاضیات و علوم کامپیوتر است که به مطالعه گراف‌ها و خواص آنها می‌پردازد. گراف‌ها ابزاری قدرتمند برای مدل‌سازی روابط و تعاملات پیچیده در دنیای واقعی هستند. با استفاده از گراف‌ها، می‌توان ساختارهای مختلفی را…
آشنایی کامل با کتابخانه PyTorch: ابزاری قدرتمند برای یادگیری عمیق
کتابخانه PyTorch به عنوان یکی از ابزارهای پیشرو در حوزه یادگیری عمیق، به دلیل طراحی کاربرپسند و قدرت بالای خود، توجه بسیاری از توسعه‌دهندگان را به خود جلب کرده است. PyTorch که توسط تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی فیسبوک توصعه یافته، به دلیل انعطاف‌پذیری و سادگی…