چطور از سایکیدلرن استفاده کنیم؟ راهنمای گام‌به‌گام استفاده از کتابخانه Scikit-Learn
یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به مطالعه و ساخت روش‌هایی برای شبیه‌سازی یادگیری انسان می‌پردازد. سایکیدلرن (Scikit-Learn) یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین است. این کتابخانه به کاربران اجازه می‌دهد تا با استفاده از واسطی…
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…
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…
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…
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…
پردازش زبان طبیعی با پایتون چگونه انجام می‌شود و چه مراحلی دارد؟
امروزه پردازش زبان طبیعی (Natural language processing) نه‌تنها فاصله میان انسان و ماشین را به شکل اعجاب‌انگیزی کاهش داده، دروازه‌هایی را به‌سوی امکاناتی نوین گشوده است که پیش‌تر تصور آن دشوار بود. در این مطلب شما با اصول اساسی پردازش زبان و تحلیل متون آشنا…
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…
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…
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…
LLM منبع باز چیست و بهترین مدل‌های بزرگ زبانی منبع باز کدام است؟
در این مقاله از برترین LLMهای منبع باز و کاربرد بهترین مدل‌های بزرگ زبانی را بررسی کرده‌ایم. اگرچه فقط یک سال از راه‌اندازی ChatGPT و محبوبیت LLMهای (انحصاری) می‌گذرد، جامعه منبع‌باز در حال حاضر دستاوردهای مهمی را در زمینه LLM منبع باز به دست آورده…
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…
طبقه بندی یا Classification در ماشین لرنینگ – درک مبانی و کاربردها
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به بخشی ضروری از فناوری مدرن تبدیل شده‌اند و به خودکارسازی فرایندها و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها کمک می‌کنند. یکی از وظایف مهم در یادگیری ماشین طبقه بندی یا Classification است که شامل پیش‌بینی کلاس یا دسته یک ورودی داده شده بر…
الگوریتم جنگل تصادفی یا Random Forest چیست؟
ماشین لرنینگ حوزه‌ای است که به سرعت در حال رشد است که روش برخورد ما با مشکلات پیچیده در حوزه‌های مختلف از جمله مالی، مراقبت‌های بهداشتی و امنیت سایبری را متحول کرده است. جنگل تصادفی یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین الگوریتم‌ها در زمینه یادگیری ماشین…
بهترین ابزارهای هوش مصنوعی کدام‌اند؟
بهترین ابزارهای هوش مصنوعی کدام‌اند؟ در حال حاضر هوش مصنوعی (AI) به یک موضوع داغ در دنیا تبدیل شده و دلیل آن هم برنامه‌هایی مانند ChatGPT است که به دنیا نشان می‌دهد هوش مصنوعی تا چه حد می‌تواند قدرتمند و توانمند باشد. ظهور این نوع…
ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می‌کند؟
در ادامه این مطلب درمی‌یابید که یادگیری ماشین (Machine Learning) دقیقاً چیست و چطور کار می‌کند؛ هم‌چنین با تکنیک‌های مختلف آن آشنا می‌شوید.