صفر تا صد دپارتمان دیتا ساینس کافه تدریس را بشناسید!
دپارتمان دیتا ساینس کافه تدریس از سال ۱۴۰۰ آغاز به کار کرده است. رضا شکرزاد، مدرس دوره‌های دیتا ساینس و ماشین لرنینگ دپارتمان دیتا ساینس کافه تدریس است که بیش از ۱۲ سال تجربه تدریس ریاضیات عمومی دانشجویان فنی و مهندسی را دارد. ایشان پس…
داکر در دیتا ساینس و پروژه‌های ماشین لرنینگ چگونه به کار برده می‌شود؟
تصور کنید روی یک مسئله یادگیری ماشین از ابتدا تا انتها کار کرده‌اید و به بهترین راه‌حل با بهترین مدل‌ها دست یافته‌اید، اما هنگامی که کد خود را به تیم مهندسی ارسال می‌کنید، کدی که روی سیستم شما کار می‌کرد، روی سرورهای آنها که ممکن…
برترین سؤالات مصاحبه تبلو در سال ۲۰۲۴ که باید بدانید
تبلو برای ده سال متوالی به عنوان یک ابزار برجسته در هوش تجاری شناخته شده است و این ابزار به انتخاب برتر برای تجسم داده تبدیل شده است. محبوبیت این ابزار به‌این معناست که شرکت‌ها همچنان به دنبال جذب استعدادهای برتر با تسلط قوی بر…
راهنمای کامل سوالات مصاحبه Power BI – از مفاهیم پایه تا سناریوهای پیشرفته
با توجه به رشد سریع استفاده از ابزارهای هوش تجاری، تقاضا برای تخصص‌های مرتبط با Power BI نیز به‌طور چشمگیری افزایش یافته است. موفقیت و محبوبیت Power BI، به‌دلیل توانایی‌های گسترده‌ای که در تحلیل و تصویری‌سازی داده‌ها دارد، بازار کار در این حوزه را به‌شدت…
تبلو چیست و چطور می‌توان به توسعه‌دهنده Tableau تبدیل شد؟
تبلو یا Tableau یک ابزار پیشرو در حوزه هوش تجاری (BI) و بصری‌سازی داده است که طراحی شده است تا تحلیل داده‌ها را برای کاربران در سطوح مهارتی مختلف آسان و شهودی کند. این ابزار به افراد و سازمان‌ها قدرت می‌دهد تا داده‌های خام را…
Power BI چیست و در تحلیل داده‌ها چه نقشی دارد و چگونه توسعه‌دهنده پاور بی آی شویم؟
در سال ۲۰۲۱ جهان حدود ۸۰ زتابایت داده در اختیار داشت. اگر روندها به‌همین شکل ادامه یابند، تا سال ۲۰۲۵ این مقدار تقریباً دو برابر خواهد شد. در دنیای پرسرعت دیجیتالی امروزی توانایی درک و استفاده از این حجم وسیع داده‌ها، نه‌تنها یک مزیت رقابتی…
ترنسفورمر در پردازش تصاویر چطور عمل می‌کند؟ با تبدیل متن به تصویر آشنا شوید!
در دنیای پردازش تصویر و یادگیری ماشین استفاده از مدل های ترنسفورمر (Transformer) نشان‌دهنده یک تحول بنیادین به شمار می‌رود. این فناوری با استفاده از مکانیزم‌های توجه، قادر به درک بهتر و دقیق‌تر داده‌هاست. در این مطلب نحوه ورود ترنسفورمرها به دنیای پردازش تصویر و…
همه‌چیز درباره تحصیل در رشته علم داده در ایران – از کنکور تا دانشگاه
علم داده یکی از حوزه‌های پرطرفدار و در حال رشد در ایران و جهان است. این رشته، با ترکیب مهارت‌های آماری، برنامه‌نویسی و دانش میان‌رشته‌ای، اطلاعات ارزشمند را از داده‌ها استخراج و پردازش می‌کند. در ایران نیز این رشته، به‌دلیل کاربردهای گسترده و نیز نیاز…
بررسی معماری SqueezeNet از مبانی طراحی تا کاربردهای آن در صنعت
معرفی SqueezeNet به‌عنوان یکی از پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه یادگیری عمیق محسوب می‌شود. این معماری نشان‌دهنده تلاش‌های مستمر برای بهبود کارایی و کاهش پیچیدگی در معماری‌های شبکه‌های عصبی است. معماری SqueezeNet با به‌کارگیری رویکردهای نوین در ساختار خود، امکان استخراج ویژگی‌های دقیق‌تر از داده‌ها را…
پردازش صوت چیست؟ از نمونه‌برداری تا ظرفیت‌های موجود
پردازش صوت حوزه‌ای است که به‌سرعت در حال توسعه است. در این مطلب به اکتشاف ویژگی‌های کلیدی صدا، از فرکانس و دامنه گرفته تا تکنیک‌های نمونه‌برداری و طیف‌نگاری، می‌پردازیم. هدف ما ارائه دیدگاهی عمیق درباره چگونگی تبدیل داده‌های آنالوگ به دیجیتال و استفاده از این…
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…
مقایسه الگوریتم های اصلی یادگیری ماشین
ماشین یادگیری (ML) مطالعه علمی الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که سیستم‌های کامپیوتری برای انجام‌دادن تسک خاصی بدون برنامه‌ریزی صریح استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری در بسیاری از برنامه‌ها استفاده می‌شوند که ما روزانه از آنها استفاده می‌کنیم. هر زمان که از موتور جست‌وجوی وب، مانند…
یادگیری گروهی در ماشین لرنینگ و روش‌های آن را به‌صورت کامل بشناسید!
با پیشرفت هر روزه یادگیری ماشین و نقش مهمی که در زندگی ما بر عهده گرفته است الگوریتم‌های مختلف هم در این دانش نقش مهم‌تری بر عهده می‌گیرند. الگوریتم های یادگیری گروهی (Ensemble Learning) رویکردی قدرتمند و انعطاف‌پذیر در ماشین لرنینگ است. این الگوریتم‌ها، با…
پیشگیری از بیش‌برازش در یادگیری عمیق با روش Dropout
شبکه‌های عصبی عمیق برای کار کردن به تعداد زیادی پارامتر نیاز دارند که این ویژگی در عین کارآمد شدن باعث ایجاد بیش‌برازش (Overfitting) در آنها می‌شود. برای مقابله با این مشکل، روش Dropout یا حذف کردن معرفی شده است که در حین آموزش واحدهایی از…
ناهنجاری در یادگیری ماشین چیست و چه روش‌های برای تشخیص ناهنجاری وجود دارد؟
ناهنجاری‌ها در یادگیری ماشین که اغلب به‌عنوان نقاط خارج از محدوده (outliers) شناخته می‌شوند نقاط داده‌ای هستند که به‌طور چشمگیری از باقی داده‌ها متفاوت‌اند. این ناهنجاری‌ها، به‌دلیل اینکه می‌توانند خطاهایی در جمع‌آوری داده‌ها، تغییرات در رفتار سیستم یا نقض‌های امنیتی بالقوه را نشان دهند، اهمیت…
با الگوریتم DBSCAN آشنا شوید!
یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها توانایی یادگیری و بهبود عملکرد براساس تجربه‌های گذشته بدون برنامه‌ریزی صریح می‌دهد. این فناوری از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای تحلیل و پردازش داده‌ها استفاده می‌کند تا الگوهای پنهان را کشف و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه…