❓ چرا Claude از ChatGPT برای کارهای تحلیل داده بهتره؟

👨🏻‍💻 برای کارهای تحلیل داده‌تون از Claude به جای ChatGPT استفاده کنین. Claude نه تنها به نمودارهای ساده‌ی پایتون مثل matplotlib یا seaborn محدود نیست، بلکه می‌تونه نمودارهای تعاملی و پیشرفته رو مستقیم توی وب تولید کنه و حتی فیلترهای دقیق و شخصی‌سازی شده‌ رو برای هر بخش از داده‌هاتون ارائه بده!

✔️ تصور کنین دیتاهای پیچیده رو که ساعت‌ها وقت می‌گیره، در عرض چند ثانیه تحلیل کنین. برای مثال به ویدیوی بالا که مربوط به نمودار دانلودهای برتر در GitHub و رشد اون‌هاست، نگاه کنید:
4 ساعت کار علم داده رو تنها در 10 ثانیه انجام داره می‌ده!

💸 چت‌بات Claude دقیقا برای کسایی که دنبال ترکیب کارایی و سرعت هستن. یه ابزار فوق‌العاده که می‌تونه داده‌ها رو با دقت و بدون محدودیت نمایش بده!

┌ 🤖 Claude
└ 💰 LINK


🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa

📚 کتاب رایگان «احتمال برای ML»
✅ کتاب درسی + ویدیوهای آموزشی + کد

👨🏻‍💻 توی یادگیری ماشین، احتمال نقش بسیار پررنگی داره. مدل‌ها و الگوریتم‌های مختلف با استفاده از مفاهیم تئوری احتمالات بهینه می‌شن و همه به یه شکلی روی احتمالات حساب باز کردن.

✏️ برای مثال، ChatGPT سعی می‌کنه احتمال شرطی یاد بگیره تا جواب‌هاش دقیق‌تر بشه. مدل CLIP میاد و توزیع مشترک متن و تصویر رو یاد می‌گیره. VAE‌ها برای کاهش از دست رفتن اطلاعات از تابع زیان KL استفاده می‌کنن و مدل‌های دیفیوژن هم با معکوس کردن روند تصادفی، تصاویر جدید می‌سازن.

💸 جالب اینجاست که هر الگوریتم توی یادگیری ماشین یه رویکرد خاص برای کار با احتمالات داره:

🔢 الگوریتم KNN از تراکم داده‌های محلی برای تخمین احتمال استفاده می‌کنه.
🔢 رگرسیون خطی حداکثر احتمال رو پیش‌بینی می‌کنه.
🔢 درخت تصمیم با استفاده از اطلاعات مشترک تصمیم‌گیری می‌کنه.
🔢 و حتی رگرسیون لجستیک هم کاملاً با احتمال کار می‌کنه!

⏪ حالا اگه می‌خوای به تئوری احتمالات کاملا مسلط بشی، کتاب رایگان "Intro to Probability for Data Science" از استنلی چن + ویدیوهاش، یه منبع عالی برای یادگیری مبانی احتمالات در علوم داده و یادگیری ماشینه.👇


┌ ♾️ Intro to Probability for DS
├ 📄 PDF
└ 💰 Textbook + Lecture Videos+ Code


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🥇 بهترین راه یادگیری شبکه‌های عصبی، اینجاست!

👨🏻‍💻 اگه دنبال یادگیری عمیق و اصولی شبکه‌های عصبی هستین، دست نگه دارین! دیگه لازم نیست توی هزارتوی کتاب‌ها و ویدیوهای آموزشی گم بشین.

✔️ با یه کتابخونه اُپن سورس به نام mlfz می‌تونین مفاهیم پایه تا پیشرفته شبکه‌های عصبی رو به ساده‌ترین شکل ممکن یاد بگیرین! این کتابخونه مثل یه کتاب درسی نوشته شده و در عین حال که دارین با کدهاش کار می‌کنین، شبکه‌های عصبی رو هم یاد می‌گیرین!

⏪ اینجا دیگه خبری از PDF و اینفوگرافی نیست؛ شما در واقع از صفر یاد می‌گیرین که شبکه‌های عصبی چطور کار می‌کنن. چیزی که این تجربه رو جذاب‌تر می‌کنه اینه که بخش به بخش کدها رو کنار هم می‌ذارین و یه شبکه عصبی واقعی رو، از اول می‌سازین.

✏️ این روش مطالعه، عمیق‌ترین و موندگارترین روش یادگیریه. چون خودت داری هر چیزی رو از پایه می‌سازی و با دستای خودت می‌بینی چطور این شبکه‌ها کار می‌کنن.👇

┌ 🏳️‍🌈 mlfz
├ 📄 Documentation
└ 🐱 GitHub-Repos

pip install mlfz

🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa

🥇 این مخزن گیت‌هاب مثل یه معدن طلا برای هر دیتاساینتیسته!

✅ یادگیری تعاملی و مفهومی مباحث علوم داده

👨🏻‍💻 این ریپوی گیت‌هاب دقیقاً همون چیزیه که برای یادگیری تعاملی و عمیق مفاهیم علم داده، آمار و مدل‌های یادگیری ماشین لازم دارین. پروفسور مایکل پیرچ از دانشگاه تگزاس، کلی داشبورد تعاملی اینجا گذاشته که می‌تونین باهاش خیلی از مفاهیم مهم علوم داده رو یاد بگیرین و مرور کنین.

💡 این داشبوردها مثل یه کلاس درس واقعیه، که می‌تونین مباحث مختلف رو هم یاد بگیرین و هم هر موضوعی که خواستین رو تمرین و مرور کنین.

💰 بعضی از موضوعاتی که می‌تونین به شکل تعاملی یاد بگیرین:

🔢 مباحث آمار و احتمال علوم داده
🔢 خوشه بندی
🔢 تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
🔢 تکنیک‌های Bagging و Boosting
🔢 رگرسیون خطی
🔢 شبکه‌های عصبی و...


┌ 🗂 Interactive DS Python Dashboards
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa