کتابخانه‌ها و ابزارهای مهمی برای پردازش زبان فارسی وجود دارند که می‌توانند در تحلیل متون فارسی بسیار مفید باشند. در ادامه چند نمونه از این ابزارها را معرفی می‌کنم:

1. Hazm:
یک کتابخانه جامع برای پردازش زبان فارسی که شامل ابزارهایی مانند توکن‌سازی، ریشه‌یابی، استمینگ (تجزیه کلمات به ریشه)، و تبدیل اعداد فارسی به انگلیسی است.

2. ParsBERT:
مدل پیش‌ساخته BERT برای زبان فارسی که در وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند طبقه‌بندی متن، تحلیل احساسات و استخراج اطلاعات به کار می‌رود.

3. PersianNLP:
مجموعه‌ای از ابزارها برای پردازش زبان فارسی که شامل توکن‌سازی، استمینگ، و برچسب‌گذاری بخش‌های مختلف کلام (POS tagging) است.

4. FarsiNLPTools:
کتابخانه‌ای که ابزارهایی مانند برچسب‌گذاری بخش‌های کلام، تجزیه نحوی و تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) برای متون فارسی ارائه می‌دهد.

5. DeepPavlov (برای زبان فارسی):
این کتابخانه معروف از مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق استفاده می‌کند و برای زبان فارسی نیز مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده دارد.

6. Stanza:
کتابخانه‌ای چندزبانه برای پردازش زبان طبیعی که مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده برای زبان فارسی را شامل می‌شود و قابلیت‌هایی مانند برچسب‌گذاری بخش‌های کلام، تجزیه نحوی و تحلیل موجودیت‌های نام‌دار را ارائه می‌دهد.

این ابزارها می‌توانند به‌صورت کارآمدی در پروژه‌های مرتبط با پردازش زبان فارسی به کار گرفته شوند.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

چگونه مدل‌های زبانی با زمینه طولانی را (به‌طور مؤثر) آموزش دهیم.

Github: https://github.com/hijkzzz/pymarl2

Paper: https://arxiv.org/abs/2410.02511v1

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/smac

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

مرتب‌سازی‌ها یکی از مباحث اساسی در ساختمان داده هستند که انواع مختلفی دارند. در ادامه خلاصه‌ای از این الگوریتم‌ها همراه با پیچیدگی زمانی آن‌ها در بهترین، متوسط و بدترین حالت آورده شده است:



1. مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort)
این الگوریتم مقایسه‌ای است و با مقایسه‌ی مکرر دو عنصر کنار هم، آن‌ها را مرتب می‌کند.
⏳ بهترین حالت: O(n) (برای آرایه مرتب‌شده)
⏳ متوسط: O(n²)
⏳ بدترین حالت: O(n²)



2. مرتب‌سازی درجی (Insertion Sort)
با قرار دادن هر عنصر در موقعیت مناسب در بخشی از آرایه که قبلاً مرتب شده است عمل می‌کند.
⏳ بهترین حالت: O(n) (وقتی آرایه تقریباً مرتب است)
⏳ متوسط: O(n²)
⏳ بدترین حالت: O(n²)



3. مرتب‌سازی انتخابی (Selection Sort)
در هر مرحله کوچک‌ترین (یا بزرگ‌ترین) عنصر را از میان عناصر باقی‌مانده انتخاب و در محل مناسب قرار می‌دهد.
⏳ بهترین حالت: O(n²)
⏳ متوسط: O(n²)
⏳ بدترین حالت: O(n²)



4. مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
یک الگوریتم تقسیم و حل است که بر پایه انتخاب یک عنصر به نام محور (pivot) عمل می‌کند و داده‌ها را به دو بخش تقسیم می‌کند.
⏳ بهترین حالت: O(n log n)
⏳ متوسط: O(n log n)
⏳ بدترین حالت: O(n²)



5. مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
این الگوریتم به‌صورت بازگشتی عمل می‌کند و داده‌ها را به دو نیم تقسیم کرده و سپس به‌صورت مرتب با یکدیگر ادغام می‌کند.
⏳ بهترین حالت: O(n log n)
⏳ متوسط: O(n log n)
⏳ بدترین حالت: O(n log n)



6. مرتب‌سازی هیپ (Heap Sort)
این الگوریتم از ساختار داده‌ای هیپ برای مرتب‌سازی استفاده می‌کند.
⏳ بهترین حالت: O(n log n)
⏳ متوسط: O(n log n)
⏳ بدترین حالت: O(n log n)



مرتب‌سازی‌های دیگر مانند مرتب‌سازی سطلی (Bucket Sort) و مرتب‌سازی رادیکس (Radix Sort) نیز وجود دارند که بسته به نوع داده‌ها و شرایط خاصی می‌توانند بهینه‌تر باشند.

📊 استفاده از هر الگوریتم مرتب‌سازی بسته به نوع داده‌ها و تعداد آن‌ها می‌تواند متفاوت باشد. انتخاب صحیح الگوریتم در شرایط مختلف می‌تواند تأثیر بسزایی در عملکرد برنامه‌ها داشته باشد.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

مقایسه سریع بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین 🤖:
یادگیری عمیق 🌐 در وظایفی که نیاز به تشخیص الگوهای پیچیده دارند، مانند پردازش تصویر 🖼 و زبان طبیعی 🗣، برتری دارد. با این حال، به داده‌های زیاد و سخت‌افزار قدرتمند (GPUها) 💻 برای آموزش نیاز دارد.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین 📊، در حالی که در وظایف پیچیده عملکرد کمتری دارند، قابل تفسیرتر هستند و می‌توانند با سخت‌افزار کمتر قدرتمند 🖥 اجرا شوند.

تفاوت‌های کلیدی:

1. داده‌ها: یادگیری عمیق نیازمند داده‌های فراوان 📈 است، در حالی که یادگیری ماشین می‌تواند با مجموعه داده‌های کوچکتر 📉 کار کند.
2. سخت‌افزار: یادگیری عمیق برای آموزش کارآمد به GPU 🚀 نیاز دارد، در حالی که یادگیری ماشین اغلب می‌تواند با CPU 🖥 اجرا شود.
3. زمان آموزش: مدل‌های یادگیری عمیق به طور کلی زمان بیشتری برای آموزش ⏳ نیاز دارند.
4. زمان پیش‌بینی: مدل‌های یادگیری عمیق معمولاً زمان پیش‌بینی سریعتری ⏩ دارند.
5. استخراج ویژگی‌ها: در یادگیری عمیق، استخراج ویژگی‌ها به صورت خودکار ⚙️ انجام می‌شود، اما در یادگیری ماشین معمولاً نیاز به مهندسی دستی ویژگی‌ها 🛠 است.
6. قابلیت تفسیر: مدل‌های یادگیری ماشین به طور کلی نسبت به مدل‌های یادگیری عمیق قابل تفسیرتر 🔍 هستند.

انتخاب یادگیری عمیق در شرایطی مناسب است که:
1. مجموعه داده‌های بزرگی 📊 در دسترس داشته باشید.
2. نیاز به تشخیص الگوهای پیچیده 🧩 داشته باشید.
3. به سخت‌افزار قدرتمند 💪 دسترسی داشته باشید.

انتخاب یادگیری ماشین در شرایط زیر توصیه می‌شود:
1. داده‌های محدودی 📉 داشته باشید.
2. تفسیرپذیری مدل 🔍 اهمیت داشته باشد.
3. منابع محاسباتی محدودی 🖥 داشته باشید.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

مطالعات جدید در مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نشان می‌دهند که باید به مدل‌ها زمان کافی بدهیم تا پیش از ارائه پاسخ، فکر کنند. در این راستا، یک کاربر در توییتر ادعا کرده است که با نظارت بر Entropy فضای حالت Tokenها در زمان استنباط (Inference Time)، توانسته است نرخ توهم (Hallucination) را کاهش و قدرت استدلال (Reasoning) را افزایش دهد. این روش به مدل اجازه می‌دهد تا زمانی که نسبت به پاسخ صحیح قاطع نیست، به فکر کردن ادامه دهد. این مشابه این است که یک انسان برای حل یک مسئله ریاضی نیاز به زمان و تفکر دارد. کاهش Entropy نشان‌دهنده اطمینان بیشتر در انتخاب Token صحیح است و این روش می‌تواند به افزایش دقت مدل‌های کوچک و کاهش نرخ توهم در مدل‌های بزرگ کمک کند.

https://github.com/xjdr-alt/entropix

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

در واقع، برای درک بهتر عملکرد هیپ‌ها، از درخت استفاده می‌شود تا مفهوم آن‌ها قابل فهم‌تر شود. به عبارت دیگر، آنچه که در کامپیوتر ذخیره می‌شود، درخت نیست بلکه یک آرایه است. با استفاده از اشاره‌گرهای مناسب، می‌توان به فرزندان هر نود در این ساختار اشاره کرد. همچنین، با استفاده از فرمول‌های مناسب، می‌توان موقعیت فرزندان را به درستی محاسبه کرد.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔥Model Inversion Attack ToolBox v2.0🔥

Github: https://github.com/ffhibnese/model-inversion-attack-toolbox

Paper: https://arxiv.org/abs/2410.05159v1

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

الگوریتم درجا (In-place Algorithm):
الگوریتم‌های درجا برای اجرای خود به حافظه اضافی نیاز ندارند یا از حافظه‌ای بسیار کم استفاده می‌کنند.
در این نوع الگوریتم‌ها، تغییرات روی همان داده‌های ورودی اعمال می‌شود.
برای مثال، مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort) و مرتب‌سازی سریع (Quick Sort) نمونه‌هایی از الگوریتم‌های درجا هستند.
الگوریتم متعادل (Stable Algorithm):
الگوریتم‌های متعادل تضمین می‌کنند که اگر دو عنصر مقدار یکسانی داشته باشند، ترتیب نسبی آن‌ها در لیست نهایی تغییر نمی‌کند.
این ویژگی به‌ویژه در مواقعی مفید است که داده‌ها دارای کلیدهای مشابه با مقادیر مختلف هستند.
برای مثال، مرتب‌سازی حبابی و مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort) متعادل هستند، اما مرتب‌سازی سریع معمولاً متعادل نیست.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🐏 EFM3D: 3D Ego-Foundation 🐏

#متا (META) مدل EFM3D را معرفی می‌کند، اولین معیار (Benchmark) برای شناسایی اشیای سه‌بعدی و بازسازی سطوح بر اساس داده‌های با کیفیت بالا و دارای برچسب از پروژه Aria. داده‌ها و کدها منتشر شدند 💙

👉Paper arxiv.org/pdf/2406.10224
👉Project www.projectaria.com/datasets/aeo/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

𝐒𝐭𝐚𝐧𝐟𝐨𝐫𝐝 𝐓𝐫𝐚𝐧𝐬𝐟𝐨𝐫𝐦𝐞𝐫𝐬 𝐔𝐧𝐢𝐭𝐞𝐝

از زمان معرفی در سال ۲۰۱۷، ترانسفورمرها حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) را متحول کرده‌اند.

ترانسفورمرها در سراسر یادگیری عمیق (Deep Learning) کاربرد پیدا کرده‌اند، از جمله در بینایی کامپیوتر (CV)، یادگیری تقویتی (RL)، شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)، گفتار و حتی زیست‌شناسی.

این دوره شامل:

1️⃣نحوه عملکرد ترانسفورمرها
2️⃣بررسی عمیق انواع مختلف ترانسفورمرها
3️⃣کاربردهای آنها در زمینه‌های مختلف، با تمرکز بر 4️⃣مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rNiJRchCzutFw5ItR_Z27CM


#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

YOLOv5 vs YOLO11 🔥

آیا باید مدل‌های YOLOv5 خود را به YOLOv11 ارتقا دهید؟ 🤔
من تست‌هایی برای هر دو مدل YOLOv5s و YOLO11s با استفاده از کارت گرافیک RTX 3070 اجرا کردم و به طرز شگفت‌آوری، YOLOv5 همچنان در دقت تشخیص اشیا و سرعت استنتاج رقابتی است! 💪

Key Findings:
✅ YOLOv5s: 149 FPS
✅ YOLO11s: 100 FPS

با وجود بهبودهای YOLOv11، YOLOv5 هنوز گزینه‌ای قوی است، به خصوص برای کسانی که روی سرعت استنتاج تمرکز دارند. آیا شما هم YOLOv11 را تست کرده‌اید؟ نتایج خود را در نظرات به اشتراک بگذارید!

🔗 Project: https://www.yolo11.com/
🔗 Colab Notebook: https://colab.research.google.com/github/ultralytics/ultralytics/blob/main/examples/tutorial.ipynb
🔗 GitHub Repository: https://github.com/ultralytics/ultralytics

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

ساختارهای داده در حوزه‌هایی مانند علوم کامپیوتر و علم داده بسیار ضروری هستند و نقش مهمی در سازماندهی و بازیابی مؤثر داده‌ها دارند. در میان آنها، درخت‌های دودویی به‌خاطر روش ساختاریافته خود در مدیریت داده‌ها به‌طور خاص قابل توجه هستند.

به‌عنوان یک ساختار سلسله‌مراتبی بنیادی، درخت‌های دودویی کاربردهای متعددی دارند، از موتورهای جستجو گرفته تا پایگاه‌های داده. درک درخت‌های دودویی برای متخصصانی مانند دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین بسیار مهم است، زیرا این ساختارها روش‌های قدرتمندی را برای مدیریت داده‌ها به‌صورت ساختاریافته و مقیاس‌پذیر ارائه می‌دهند.
در این مقاله، به بررسی درخت‌های دودویی و جنبه‌های مختلف مرتبط با آنها خواهیم پرداخت؛ از درک مفهوم و کاربردهای آنها گرفته تا تحلیل پیچیدگی زمانی و تفاوت آنها با سایر ساختارهای داده مهم. به این ترتیب، این مقاله به دنبال پاسخ دادن به این سؤال است: "درخت دودویی در ساختار داده چیست؟" و سایر پرسش‌های مرتبط.

https://www.analytixlabs.co.in/blog/binary-tree-in-data-structure/

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

بیایید درباره یادگیری ماشین صحبت کنیم! 😄

یادگیری ماشین مثل ساختن با لگوهای داده‌ است! شما کلی داده دارید و می‌خواید باهاشون یه پروژه فوق‌العاده بسازید. اما گاهی موانعی پیش میاد که باید بهشون فکر کنیم. بیایید این چالش‌ها رو با هم مرور کنیم! 🎉

۱. (Overfitting) 🤯

چی هست؟
این حالت زمانی پیش میاد که مدل شما به جزئیات بیش از حد گیر می‌ده و نمی‌تونه الگوهای کلی رو تشخیص بده. مثل کسی که فقط سوالات امتحان‌های قبلی رو حفظ کرده و از یادگیری مفاهیم جدید عاجزه.

مثال:
فرض کنید مدلی دارید که می‌خواد ایمیل‌های اسپم رو تشخیص بده. اگه فقط به داده‌های قدیمی تکیه کنه، در مواجهه با ایمیل‌های جدید سردرگم می‌شه و درست تشخیص نمی‌ده!

چیکار می‌شه کرد؟
- مدل رو ساده‌تر کنیم.
- داده‌های بیشتری برای آموزش به مدل بدیم.
- از روش‌های اعتبارسنجی استفاده کنیم تا ببینیم مدل چقدر عملکردش خوبه.

۲. (Underfitting) 😅

چی هست؟
یعنی مدل شما بیش از حد ساده‌ است و توانایی یادگیری الگوهای پیچیده رو نداره. مثل اینه که بخواید یه پل بزرگ رو با چند آجر بسازید و توقع داشته باشید که قوی باشه!

مثال:
فرض کنید می‌خواید فروش یه محصول رو پیش‌بینی کنید ولی فقط به قیمت محصول توجه می‌کنید، اینطوری مدل شما به نتیجه دقیقی نمی‌رسه.

چیکار می‌شه کرد؟
- از مدل‌های پیچیده‌تر استفاده کنیم.
- ویژگی‌های بیشتری به داده‌ها اضافه کنیم تا مدل بهتر یاد بگیره.

۳. (Data Quality) 📊

چی هست؟
کیفیت داده‌ها خیلی مهمه! اگر داده‌ها کامل یا صحیح نباشند، مثل اینه که بخواید با مواد اولیه نامناسب غذا بپزید. نتیجه خوبی نخواهد داشت!

مثال:
اگر فقط اطلاعات مربوط به یک شهر رو داشته باشید، نمی‌تونید کل کشور رو تحلیل کنید.

چیکار می‌شه کرد؟
- داده‌ها رو تمیز و اصلاح کنیم.
- مطمئن شیم که داده‌ها به روز و دقیق هستند.

۴. (Bias) ⚖️

چی هست؟
یعنی مدل شما به شکلی از داده‌ها استفاده می‌کنه که بعضی از اطلاعات رو نادیده می‌گیره و فقط یه زاویه خاص رو می‌بینه. مثل اینه که همیشه یه رنگ خاص رو بپسندید و فکر کنید فقط اون خوبه!

مثال:
اگه مدل شما فقط از داده‌های مربوط به یه گروه خاص استفاده کنه، نتایجش تو پیش‌بینی‌ها ممکنه ناعادلانه باشه.

چیکار می‌شه کرد؟
- داده‌های متنوع جمع‌آوری کنیم.
- نتایج رو بررسی کنیم و اگه لازم باشه مدل رو تنظیم کنیم.



چرا این مشکلات مهم هستن؟ 🤔

درک این چالش‌ها برای همه ما مهمه! حتی اگر متخصص نباشید، آگاهی از نحوه کارکرد داده‌ها و مدل‌ها بهتون کمک می‌کنه تا تصمیمات بهتری بگیرید. یادگیری ماشین ابزاری بسیار قدرتمنده، اما بدون داده‌های خوب و مدل‌های مناسب، نتایج دقیق و کاربردی نخواهید داشت. 💪❤️

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

این ممکن است بهترین راهنمای تصویری برای درک quantization باشد؛ یکی از مهم‌ترین مفاهیم در مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مدرن.

◀️برای مطالعه در مورد quantization به سایت زیر مراجعه کنید:

https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-quantization

اگر به خبرهای هوش مصنوعی علاقه دارید به سایت https://AlphaSignal.ai سر بزنید تا خلاصه‌ای روزانه از مدل‌های نوآورانه، مخازن و مقالات جدید در حوزه هوش مصنوعی دریافت کنید. این سایت توسط بیش از ۲۰۰,۰۰۰ توسعه‌دهنده مطالعه می‌شود.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

هش‌تابل (Hash Table) یکی از ساختارهای داده‌ای فوق‌العاده برای ذخیره و بازیابی سریع اطلاعات است. 🎯 در این روش، داده‌ها به صورت "کلید-مقدار" ذخیره می‌شوند و تابع هش 🧩 کلیدها را به یک عدد منحصر به فرد (آدرس) تبدیل می‌کند که به داده‌های مورد نظر دسترسی سریع می‌دهد.

چالش اصلی هش‌تابل "هم‌بخشی" (collision) است، جایی که چندین کلید به یک آدرس می‌رسند. برای مدیریت این مشکل از روش‌هایی مانند زنجیره‌سازی استفاده می‌شود. 🚀 این ساختار برای کارهایی که نیاز به جستجوی سریع دارند، مثل پایگاه‌های داده و کش، بسیار مناسب است. 💡

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🌟 داده‌کاوی هوشمند ویرا از اولین مدل زبانی بزرگ فارسی رونمایی کرد: PersianLLaMA 🌟

به عنوان اولین مدل زبانی بزرگ فارسی، بر روی مجموعه‌ای گسترده از متون فارسی آموزش داده شده و در دو نسخه با ۷ و ۱۳ میلیارد پارامتر عرضه شده است. این مدل با استفاده از دو رویکرد مجزا، بر متون رسمی و محاوره‌ای فارسی تمرکز کرده است.

✨ ارزیابی‌های ما نشان می‌دهد PersianLLaMA در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی، عملکردی چشمگیرتر از رقبای خود داشته و توانسته است درک و تولید متن فارسی را به سطح بالاتری برساند.

🔗 این دستاورد مهم، گامی ارزشمند برای جامعه فارسی‌زبان و شروعی تازه در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ است. PersianLLaMA می‌تواند در وظایف متنوع پردازش زبان طبیعی مانند تولید متن، چت‌بات‌ها، پاسخ به سوالات، ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن مورد استفاده قرار گیرد.

📖 برای مطالعه مقاله کامل و کسب اطلاعات بیشتر، از لینک زیر بازدید کنید:

https://lnkd.in/dENZx7Wq

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

تریپ (Treap) یک نوع خاص از درخت جستجوی دودویی متوازن است که به روشی خلاقانه از دو ساختار استفاده می‌کند: درخت جستجوی دودویی (BST) و (Max-Heap). هدف اصلی تریپ این است که توازن درخت حفظ شود، اما این کار را با استفاده از تصادفی‌سازی انجام می‌دهد، به‌جای الگوریتم‌های پیچیده‌ای مانند درخت‌های AVL یا Red-Black. به همین دلیل، درخت ممکن است در هر لحظه متوازن نباشد، ولی به احتمال زیاد در مجموع کارایی خوبی دارد.


1. کلید (Key): برای ترتیب‌گذاری از قوانین درخت جستجوی دودویی پیروی می‌کند. یعنی هر گره در سمت چپ کوچکتر و در سمت راست بزرگتر از گره والد است. 📊⬅️📉➡️
2. اولویت (Priority): به هر گره به‌صورت تصادفی یک مقدار اولویت اختصاص داده می‌شود که از قوانین پشته بیشینه (Max-Heap) پیروی می‌کند. یعنی هر گره دارای اولویتی کمتر یا مساوی گره والد خود است. 🎲⬆️

این ترکیب به تریپ اجازه می‌دهد که به‌صورت تصادفی توازن خوبی داشته باشد و پیچیدگی زمانی عملیات‌های جستجو، درج و حذف به‌طور میانگین O(log n) باشد.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

‍ پرسودترین معامله زندگی
حال خوب راجایگزين
حال بدکردن است.
همـین
حال دلتون خوب وجودتون
سبز وسلامت
زندگیتون غرق درخوشبختی😊
صبح شنبتون بخیر و نیکی

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

برای مطالعه مؤثر بخش‌های ریاضی مقالات هوش مصنوعی و جلوگیری از احساس خستگی و بی‌حوصلگی، می‌توانیم یک روش کارآمد را دنبال کنیم. در این روش، به جای غرق شدن در فرمول‌ها و روابط پیچیده، باید ابتدا روی فهم مفاهیم کلیدی تمرکز کنیم. توجه داشته باشید که این بخش‌های ریاضی از مهم‌ترین قسمت‌های مقالات هوش مصنوعی هستند، زیرا اغلب بیانگر چگونگی عملکرد مدل‌ها و الگوریتم‌ها هستند. به همین دلیل، بهتر است با رویکردی منظم و مرحله‌به‌مرحله به سراغشان برویم.

✨ راهکار پیشنهادی:

1. مرور کلی مقاله: ابتدا یک دید کلی از مقاله بگیرید و بخش‌های کلیدی آن را مشخص کنید.
2. تمرکز روی مفاهیم اصلی: به جای تحلیل تمام جزئیات ریاضی، ابتدا سعی کنید مفهوم کلی پشت آن فرمول‌ها را درک کنید. برای این کار، می‌توانید به دنبال توضیحات کلامی باشید.
3. تقسیم‌بندی بخش‌های پیچیده: بخش‌های ریاضیاتی را به قسمت‌های کوچک‌تر تقسیم کنید و هر قسمت را جداگانه بررسی کنید.
4. مرور منابع مکمل: در صورت نیاز، منابع آموزشی دیگر مانند ویدئوها یا کتاب‌ها را برای درک بهتر مفاهیم پیچیده استفاده کنید.
5. حل تمرین و مثال: سعی کنید از مثال‌های عملی و تمرین‌ها برای تثبیت بهتر مطالب استفاده کنید.

🔍 نتیجه: این راهکارها به شما کمک می‌کنند تا به جای تسلیم شدن در برابر بخش‌های ریاضی، آن‌ها را به روشی منطقی و قابل‌فهم بررسی کنید و در نتیجه بهره‌وری بیشتری از مطالعه مقالات داشته باشید.

همیشه به خاطر داشته باشید که بخش ریاضیاتی، ابزار اصلی برای درک عملکرد الگوریتم‌ها است و با گذر زمان، خواندن آن‌ها برایتان ساده‌تر می‌شود!

لینک ویدئو:
https://www.youtube.com/watch?v=YXWxVxQ6AeY

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

الگوریتم Kruskal برای یافتن درخت پوشای کمینه (Minimum Spanning Tree - MST)

الگوریتم Kruskal یکی از معروف‌ترین روش‌ها برای یافتن درخت پوشای کمینه در یک گراف وزن‌دار است. درخت پوشای کمینه یک زیرمجموعه از یال‌های گراف است که تمام رأس‌ها را به هم متصل کرده و مجموع وزن یال‌ها را به کمترین مقدار می‌رساند. این الگوریتم از نوع حریصانه (Greedy) است، یعنی در هر مرحله بهترین انتخاب ممکن را انجام می‌دهد تا به نتیجه بهینه برسد.



🌟 گام‌های الگوریتم Kruskal:

1. مرتب‌سازی یال‌ها: ابتدا تمام یال‌های گراف را به ترتیب وزن از کم به زیاد مرتب می‌کنیم.

2. ایجاد مجموعه‌های ناپیوسته: برای هر رأس یک مجموعه مجزا تشکیل می‌دهیم (در ابتدا هر رأس به تنهایی یک مجموعه است).

3. اضافه کردن یال‌ها به MST:
- یال‌ها را یکی یکی از کمترین وزن به بزرگترین بررسی می‌کنیم.
- اگر اضافه کردن یک یال باعث ایجاد حلقه نشود، آن را به درخت پوشا اضافه می‌کنیم.
- اگر یال باعث ایجاد حلقه شود، آن را نادیده می‌گیریم.

4. اتمام الگوریتم: این روند تا زمانی ادامه دارد که تمام رأس‌ها به هم متصل شده و یک درخت پوشای کمینه ساخته شود.



⏱️ پیچیدگی زمانی الگوریتم:

الگوریتم Kruskal شامل دو بخش اصلی است:

1. مرتب‌سازی یال‌ها: با استفاده از الگوریتم‌های مرتب‌سازی سریع مانند Merge Sort یا Quick Sort، پیچیدگی زمانی این مرحله O(Elog E) است که E تعداد یال‌های گراف است.

2. جستجوی مجموعه‌ها و ترکیب آن‌ها: برای مدیریت مجموعه‌ها از ساختار داده‌ای Union-Find استفاده می‌شود که با بهینه‌سازی‌هایی مانند فشرده‌سازی مسیر (Path Compression) و اتحاد بر اساس رتبه (Union by Rank)، پیچیدگی زمانی این عملیات‌ها به O(α(V)) کاهش می‌یابد.

به طور کلی، پیچیدگی زمانی الگوریتم برابر است با:


O(E log E + E α(V))


که در آن E تعداد یال‌ها و V تعداد رأس‌های گراف است. از آنجایی که E log E سریع‌تر از E α(V) رشد می‌کند، پیچیدگی زمانی کلی O(E log E) است.



📊 ویژگی‌ها و کاربردها:

- نوع الگوریتم: حریصانه (Greedy)
- کاربردها:
- ساخت درخت پوشای کمینه در شبکه‌های ارتباطی.
- کاهش هزینه‌های طراحی شبکه.
- حل مسائل بهینه‌سازی گراف‌ها.

- محدودیت‌ها:
- مناسب برای گراف‌های پراکنده (Sparse). برای گراف‌های متراکم (Dense)، الگوریتم‌های دیگر مانند Prim ممکن است عملکرد بهتری داشته باشند.



✨ با پیروی از این مراحل و فهمیدن پیچیدگی‌ها، الگوریتم Kruskal به یکی از بهترین انتخاب‌ها برای ساخت درخت پوشای کمینه تبدیل می‌شود.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

یادآوری مهم برای ثبت‌نام کنکور کارشناسی ارشد

دوستان عزیز،
به اطلاع می‌رساند مهلت ثبت‌نام برای کنکور کارشناسی ارشد از ۲۲ مهر ۱۴۰۳ تا ۲۸ مهر ۱۴۰۳ می‌باشد. لطفاً برای جلوگیری از هرگونه مشکل در آخرین لحظات، هرچه سریع‌تر نسبت به ثبت‌نام خود اقدام نمایید.

🔹 مهلت ثبت‌نام: ۲۲ مهر ۱۴۰۳ تا ۲۸ مهر ۱۴۰۳
🔹 وب‌سایت ثبت‌نام: (سایت سنجش)


در صورت بروز هرگونه مشکل یا نیاز به راهنمایی، می‌توانید با ما در تماس باشید. موفقیت شما برای ما مهم است!

💠 https://t.me/Se_mohamad