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…
تابع هزینه یا Loss Function چیست؟ راهنمای جامع استفاده از توابع هزینه در ماشین لرنینگ
آیا تابه‌حال فکر کرده‌اید که چطور الگوریتم‌های یادگیری ماشین تصمیم می‌گیرند یک مدل خوب است یا بد؟ یکی از کلیدهای این فرایند تابع هزینه (Loss Function) است. این تابع به ما کمک می‌کند تا اختلاف میان مقدارهای پیش‌بینی‌شده و مقدارهای واقعی را اندازه‌گیری کنیم و…
اخلاق هوش مصنوعی چیست و چرا اهمیت دارد؟
هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به یکی از موضوعات داغ تبدیل شده است. این فناوری پیشرفته در بسیاری از جنبه‌های زندگی ما نفوذ کرده است و نقش مهمی ایفا می‌کند. از دستیارهای هوشمند در تلفن‌های همراه گرفته تا سیستم‌های پیش‌بینی در پزشکی و اتومبیل‌های خودران،…
نقشه‌راه یادگیری هوش مصنوعی از پایه در سال ۲۰۲۴ چیست؟
به این آمار نگاه کنید: براساس نظرسنجی Forbes Advisor، دقیقاً ۹۷ درصد از صاحبان کسب‌وکار انتظار دارند که ChatGPT تغییرات مثبتی را در دست‌کم یک زمینه از کسب‌وکارشان به ارمغان آورد؛ علاوه‌براین ابزارهایی مانند ChatGPT، Midjourney و Gemini هوش مصنوعی در حال تبدیل‌شدن به یک…
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…
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،…
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،…
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…
قدرت شبکه عصبی کانولوشنال چقدر است؟
وقتی به فناوری‌های جدید و پیشرفته در علم داده فکر می‌کنیم، شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) به‌عنوان یکی از تکنیک‌های برجسته به ذهن می‌آیند. این شبکه‌ها، با قابلیت‌های منحصربه‌فرد خود، در حوزه‌های متنوعی از علم داده اثر گذاشته‌اند. در این مطلب به‌صورت جامع قدرت شبکه عصبی…
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…
صفر تا صد درباره PCA یا بررسی دقیق تحلیل مؤلفه‌های اصلی بدانید
تحلیل مؤلفه‌های اصلی یا PCA (Principal Component Analysis) یک تکنیک کاهش داده محبوب در یادگیری ماشین و از زیر گروه الگوریتم‌های بدون ناظر است. از این الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوهای خطی در داده‌های با ابعاد بالا استفاده می‌شود. در ادامه این مطلب، به‌صورت دقیق‌تر این…
با الگوریتم XGBoost یکی از قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین آشنا شوید!
در دنیای پهناور یادگیری ماشین الگوریتم XGBoost همچون ستاره‌ای درخشان می‌درخشد و توانایی خود را در حل طیف گسترده‌ای از مسائل اثبات کرده است. این الگوریتم قدرتمند مخفف عبارت Extreme Gradient Boosting است و بر پایه درخت‌های تصمیم بنا شده و از تکنیک تقویت گرادیان…
رایانش احساسی یا Affective Computing چیست؟
رایانش احساسی یا Affective Computing چیست؟ رایانش احساسی به مطالعه و توسعه فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند احساسات انسانی را تشخیص، تفسیر، پردازش و شبیه‌سازی کنند. به‌عبارت ساده‌تر، این حوزه درمورد ایجاد ماشین‌هایی است که احساسات انسان را درک می‌کنند و به آنها پاسخ می‌دهند….
محاسبات شناختی یا Cognitive Computing چیست؟
محاسبات شناختی یا Cognitive Computing چیست؟ محاسبات شناختی (Cognitive Computing) زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم‌هایی اشاره می‌کند که هدف‌شان شبیه‌سازی فرایندهای فکری و استدلال انسان به‌منظور تفسیر داده‌ها، درک زبان طبیعی و یادگیری از تعاملات است. هدف ایجاد سیستم‌های هوشمندی است…
تاثیر هوش مصنوعی بر ریاضیات – ریاضیات با AI چطور متحول می‌شود؟
تاثیر هوش مصنوعی بر دنیای ریاضیات چیست و AI چطور دنیای ریاضیات را متحول می‌کند؟ در سال‌های اخیر هوش مصنوعی (AI) صنایع مختلف را متحول کرده است و ریاضیات نیز از این قاعده مستثنا نیست. با پیشرفت فناوری، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در ریاضیات روشی…