کاربردهای برتر یادگیری ماشین
۱. شناسایی تصویر
شناسایی تصویر یکی از مهم ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. اساسا این یک رویکرد برای شناسایی و کشف یک ویژگی یا یک شی در تصویر دیجیتال است.
۲. تحلیل احساسات
این کاربرد همچنین به عقیده کاوی و کلاسه بندی احساسات و غیره شهرت دارد. این یک فرایند تعیین نگرش یا عقیده گوینده یا نویسنده است. به عبارت دیگر این فرایند یافتن احساسات فرد از متن است.
۳. کلاسه بندی ( طبقه بندی )
کلاسه بندی یا همان دسته بندی فرایند طبقه بندی موضوعات یا موارد به مجموعه ای از کلاس های از پیش تعریف شده است. استفاده از رویکرد یادگیری ماشین سیستم طبقه بندی را پویا تر می کند. هدف از یادگیری ماشین ایجاد یک مدل مختصر است. این دیدگاه به افزایش بهره وری در سیستم کلاسه بندی کمک می کند.
۴. نظارت تصویری
یک فایل ویدیویی کوتاه اطلاعات بیشتری را در مقایسه با یک فایل متنی یا هررسانه ی دیگری مانند صوت و تصویر دربردارد. به همین دلیل استخراج اطلاعات مفید از ویدیو، مانند سیستم اتوماتیک نظارت تصویری به یکی از موضوعات تحقیقاتی پرطرفدار تبدیل شده است. از این جهت، نظارت تصویری یکی از پیشرفته ترین کاربردهای رویکرد یادگیری ماشین است.
۵. تشخیص گفتار
تشخیص گفتار عبارت است از فرایند تبدیل کلمات گفتاری به متن. همچنین به آن تشخیص خودکار گفتار، تشخیص گفتار کامپیوتری و یا گفتار به متن هم گفته می شود. این شاخه از پیشرفت رویکرد یادگیری ماشین و داده های عظیم بهره می گیرد.
۶. خدمات رسانه های اجتماعی
رسانه های اجتماعی از یادگیری ماشین برای ایجاد ویژگی های جذاب و فوق العاده استفاده می کنند؛ مانند افرادی که ممکن است شما بشناسید مانند افرادی که به شما پیشنهاد می شود و گزینه های تعامل برای کاربران. این ویژگی ها تنها نتیجه استفاده از تکنیک یادگیری ماشین است.
۷. خدمات پزشکی
روش های یادگیری ماشین ابزارهایی متعدی هستند که در زمینه مشکلات پزشکی مورد استفاده قرار می گیرند. برای مثال تشخیص بیماری، برنامه ریزی درمانی تحقیقات در زمینه پزشکی و پیش بینی وضعیت بیماری. با استفاده از نرم افزار مبتنی بر یادگیری ماشین در موضوع مراقبت های بهداشتی، پیشرفت بزرگی را می توان در حوزه علوم پزشکی به ارمغان اورد.
۸. بازیابی اطلاعات
بازیابی اطلاعات یکی از مهم ترین رویکردهای یادگیری ماشین است که فرایند استخراج دانش یا داده های ساختاری از داده های ساختار نیافته است. علی الخصوص اکنون که دسترسی به اطلاعات از طریق وبلاگ ها و وبسایت ها و رسانه های اجتماعی افزایش یافته است.
سیستم های پیشنهاد دهنده یکی از کاربردهای این علم هستند
۹. دستیار شخصی مجازی
دستیار شخصی مجازی یک کاربرد پیشرفته از سری کاربردهای تکنیک یادگیری ماشین است و در فناوری یادگیری ماشین عملکرد آن به صورت زیر است : سیستمی که منطبق بر تکنیک یادگیری ماشین است ورودی هایی را بکار می گیرد و آن ها را پردازش می کند و به خروجی منجر می شود. رویکرد یادگیری ماشین از آن جهت که بر مبنای تجربه است بسیار مهم است.
#Machine_Learning #MachineLearning

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

کتاب یادگیری عمیق
از اصول اولیه تا ساخت شبکه های عصبی عمیق با پایتون
Deep Learning
From Basics to Building Deep Neural Networks with Python
چاپ اول 1401
نسخه الکترونیکی کتاب رایگان است

https://www.researchgate.net/profile/Milad-Vazan/
miladvazan.ir
vazanmilad@gmail.com

#Machine_Learning #MachineLearning #Deep_Learning #DeepLearning
#Neural_Networks #NeuralNetworks #Deep_Neural_Networks
#Free #eBook #Vazan #Python #Deep #DNN

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

لیستی از دوره‌های رایگان و با کیفیت حوزه‌های مختلف #علم_داده در موضوعات زیر
Machine Learning
Deep Learning
NLP
Computer Vision
Reinforcement Learning
Graph ML
The latest machine learning courses on YouTube:
https://github.com/dair-ai/ML-YouTube-Courses

#MachineLearning #ML #Machine_Learning #NLP #ComputerVision #Vision
#DeepLearning #DL #Deep_Learning #ReinforcementLearning #Reinforcement_Learning #RL

@Engineer_Computer

A nice decision tree to help choose the tools to deliver the specific data science/AI-related task.
The tools are focused on MS products, the image is produced by the Microsoft technology center, author Ivan Kosyakov

#ML #MachineLearning #Machine_Learning #AI #Tools
کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

2021 Statistical Modelling of Software Source Code
سورس کد نرم افزار مدل سازی آماری
در اين کتاب کاربرد سيستم هاي پيشنهاد دهنده هم بيان شده است
#نرم_افزار #مدل_احتمالاتی #علم_داده #دیتاساینس #مدلسازی #آماری #دیپ_لرنینگ #یادگیری_عمیق #ماشین_لرنینگ #یادگیری_ماشین #یادگیری_انتقالی #رگرسیون
#Statistical #Modelling #Model #Source_Code #SourceCode #RecSys
#Software #DataScience #Modelling #Data_Science #Probabilistic
#ANN #Vulnerability #NLP #RNN #Software_Development #IDE
#DeepLearning #Transfer_Learning #Cognitive #MachineLearning #Machine_Learning #ML #Regression

@Recommender_Systems
کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

Coursera - Supervised Machine Learning Regression and Classification
This course is A part of the Machine Learning Specialization
Subtitle: English
Quality: 720p
دوره جدید یادگیری ماشین Andrew NG بر مبنای پایتون
قسمت اول دوره با عنوان
Supervised Machine Learning: Regression and Classification

01_week-1-introduction-to-machine-learning
— 01_overview-of-machine-learning
— 02_supervised-vs-unsupervised-machine-learning
— 03_regression-model
— 04_train-the-model-with-gradient-descent

02_week-2-regression-with-multiple-input-variables
— 01_multiple-linear-regression
— 02_gradient-descent-in-practice

03_week-3-classification
— 01_classification-with-logistic-regression
— 02_cost-function-for-logistic-regression
— 03_gradient-descent-for-logistic-regression
— 04_the-problem-of-overfitting
— 05_acknowledgments
همراه با فایل های جانبی پروژه (Jupyter Notebooks, Python Scripts و …)

#Coursera #Supervised #ML #MachineLearning #Andrew #NG #AndrewNG
#Regression #Classification #Python

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

Coursera - Supervised Machine Learning Regression and Classification
This course is A part of the Machine Learning Specialization
Subtitle: English
Quality: 720p
دوره جدید یادگیری ماشین Andrew NG بر مبنای پایتون
قسمت اول دوره با عنوان
Supervised Machine Learning: Regression and Classification
هفته اول
01_week-1-introduction-to-machine-learning
— 01_overview-of-machine-learning
— 02_supervised-vs-unsupervised-machine-learning
— 03_regression-model
— 04_train-the-model-with-gradient-descent

#Coursera #Supervised #ML #MachineLearning #Andrew #NG #AndrewNG
#Regression #Classification #Python

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

Coursera - Supervised Machine Learning Regression and Classification
This course is A part of the Machine Learning Specialization
Subtitle: English
Quality: 720p
دوره جدید یادگیری ماشین Andrew NG بر مبنای پایتون
قسمت اول دوره با عنوان
Supervised Machine Learning: Regression and Classification
هفته دوم
02_week-2-regression-with-multiple-input-variables
02- 01_multiple-linear-regression
02- 02_gradient-descent-in-practice

#Coursera #Supervised #ML #MachineLearning #Andrew #NG #AndrewNG
#Regression #Classification #Python

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

Coursera - Supervised Machine Learning Regression and Classification
This course is A part of the Machine Learning Specialization
Subtitle: English
Quality: 720p
دوره جدید یادگیری ماشین Andrew NG بر مبنای پایتون
قسمت اول دوره با عنوان
Supervised Machine Learning: Regression and Classification
هفته سوم
03_week-3-classification
03-01_classification-with-logistic-regression
03-02_cost-function-for-logistic-regression
03-03_gradient-descent-for-logistic-regression
03-04_the-problem-of-overfitting
03-05_acknowledgments

#Coursera #Supervised #ML #MachineLearning #Andrew #NG #AndrewNG
#Regression #Classification #Python

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

Coursera - Supervised Machine Learning Regression and Classification 2022-6 Extras (Jupyter Notebooks, Python Scripts & ...)
فایل های جانبی پروژه

#Coursera #Supervised #ML #MachineLearning #Andrew #NG #AndrewNG
#Regression #Classification #Python

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

2018 Foundations of Machine Learning MIT
Mehryar Mohri - Afshin Rostamizadeh - Ameet Talwalkar
second edition
Massachusetts Institute of Technology
#ML #MachineLearning #Machine_Learning #MIT

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

An important collection of the 15 best machine learning cheat sheets.
1- Supervised Learning

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-supervised-learning.pdf

2- Unsupervised Learning

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-unsupervised-learning.pdf

3- Deep Learning

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-deep-learning.pdf

4- Machine Learning Tips and Tricks

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf

5- Probabilities and Statistics

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-probabilities-statistics.pdf

6- Comprehensive Stanford Master Cheat Sheet

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/super-cheatsheet-machine-learning.pdf

7- Linear Algebra and Calculus

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-algebra-calculus.pdf

8- Data Science Cheat Sheet

https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/PythonForDataScience.pdf

9- Keras Cheat Sheet

https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf

10- Deep Learning with Keras Cheat Sheet

https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/keras.pdf

11- Visual Guide to Neural Network Infrastructures

http://www.asimovinstitute.org/wp-content/uploads/2016/09/neuralnetworks.png

12- Skicit-Learn Python Cheat Sheet

https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Scikit_Learn_Cheat_Sheet_Python.pdf

13- Scikit-learn Cheat Sheet: Choosing the Right Estimator

https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/

14- Tensorflow Cheat Sheet

https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai/blob/master/PDFs/Tensorflow.pdf

15- Machine Learning Test Cheat Sheet

https://www.cheatography.com/lulu-0012/cheat-sheets/test-ml/pdf/

#Github #ML #MachineLearning #Machine_Learning
#CheatSheets #Cheat_Sheets #CheatSheet #Cheat_Sheet #Cheat #Sheet #Sheets

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

لیست درسهای مقدماتی و پیشرفته یادگیری ماشین که از ‌ یوتیوب به صورت کاملاً رایگان قابل دسترس هستند
- Andrew Ng CS229 ML: https://lnkd.in/gkDEyuCS
- MIT: Deep Learning for Art: https://lnkd.in/grusgt3Z
- Stanford CS230: Deep Learning: https://lnkd.in/ggXNEX7K
- Practical Deep Learning for Coders: https://lnkd.in/giHMNrHG, https://lnkd.in/gDtRtHmG
- Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs: https://lnkd.in/grZC_j4N
- Probabilistic Machine Learning: https://lnkd.in/gjSpNDCD
- MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning: https://lnkd.in/gWtSdkSH
- UC Berkeley CS 182: Deep Learning: https://lnkd.in/gzHS6m8G
- UC Berkeley Deep Unsupervised Learning: https://lnkd.in/gPdPbKku
- Yann Lecun's NYU Deep Learning SP21L: https://lnkd.in/gdyzmf8b
- Stanford CS25 - Transformers United: https://lnkd.in/gaZVn3wY
- Hugging Face NLP Course: https://lnkd.in/gigfE2Yj
- Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning: https://lnkd.in/g4fg4_wX
- CMU Neural Nets for NLP: https://lnkd.in/gVpUwtXE
- Stanford CS224U: Natural Language Understanding: https://lnkd.in/gMeGkkzV
- CMU Advanced NLP: https://lnkd.in/gAtrsGqY
- CMU Multilingual NLP: https://lnkd.in/ghbcWftV
- Stanford CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition: https://lnkd.in/g3DeCWEc
- Michigan Deep Learning for Computer Vision: https://lnkd.in/gbdgGgJQ
- AMMI Geometric Deep Learning Course: https://lnkd.in/gYH6Vuum
- UC Berkeley CS 285 Deep Reinforcement Learning: https://lnkd.in/gH-HYdqz
- Intro to Deep Learning and Generative Models: https://lnkd.in/gxuTtkSk
- Stanford CS330: Deep Multi-Task and Meta Learning: https://lnkd.in/gasntdBh

Source: https://lnkd.in/gys5Rk5k

#ML #YouTube #Courses #open_Education #openEducation
#Machine_Learning #MachineLearning

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

2022 Lecture Notes for Machine Learning Theory CS229M/STATS214
Instructor: Tengyu Ma
June 26, 2022

https://www.researchgate.net/profile/Milad-Vazan/
miladvazan.ir
vazanmilad@gmail.com
#Vazan #Milad_Vazan #MiladVazan
#Lecture #ML #Machine_Learning #MachineLearning #Notes



کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

2020 A Theory of Universal Learning

#Learning #UniversalLearning #Universal_Learning
#Theory #ML #Machine_Learning #MachineLearning

/66

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

2008 Feature Engineering for Machine Learning
Principles and Techniques for Data Scientists
Alice Zheng and Amanda Casari
Published by O’Reilly Media

#FeatureEngineering #MachineLearning #Feature_Engineering #Machine_Learning #ML #OReilly

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

2019 Genetic Algorithms and Machine Learning for Programmers Create AI Models and Evolve Solutions
Frances Buontempo
ISBN-13: 978-1-68050-620-4

If you’re a beginner to intermediate programmer keen to understand machine
learning, this book is for you. Inside its pages, you’ll create genetic algorithms,
nature-inspired swarms, Monte Carlo simulations, cellular automata, and
clusters. You’ll also learn how to test your code as you dive into even more
advanced topics.

#Genetic #GeneticAlgorithms #Genetic_Algorithms
#MachineLearning #ML #Machine_Learning
#Programmers #AI #Models #Solutions

کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

🔅 کتابخانه ای برای آنالیز داده
کتابخانه قدرتمند dataprep امکان تحلیل و آنالیز داده ها را بر دیتاست، با کم ترین تعداد خط کد و بدون درگیر شدن با پیچیدگی های خاص فراهم می کند
این کتابخانه از سه بخش زیر تشکیل شده :
1- به کمک ماژول EDA می توان داده ها را بصری کرد
2- به کمک ماژول connector می توان به هر نوع پایگاه داده متصل شد
3- به کمک ماژول clean می توان کارهای پردازشی، پیش پردازشی، پاک سازی و ... روی داده ها را انجام داد
https://dataprep.ai/

#MachineLearning #ML #DataMining #DataSet #Data #DataAnalysis
#Machine_Learning #Data_Mining #Data_Set #Data_Analysis #AI #DataRep
کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

🔅 وب سایت Machine Learning Mastery برای آموزش یادگیری ماشین و مفاهیم علوم داده بصورت دسته بندی شده
سطح مقدماتی، متوسط، پیشرفته، پردازش متن، بینایی ماشین و ...

Need Help Getting Started with Applied Machine Learning?
These are the Step-by-Step Guides that You’ve Been Looking For:

🌐 https://machinelearningmastery.com/start-here/

#ML #Machine_learning #MachineLearning #Mastery
#MachineLearningMastery #Machine_Learning_Mastery
#DataScience #Data_Science #DS #Applied
کانال آموزش کامپیوتر
@Engineer_Computer

📊 Stanford just dropped the AI Index Report 2026 — here's what stood out to me.
The ninth edition of Stanford HAI's annual report is out (400+ pages), and the through-line is sharp: AI is scaling faster than the systems built to govern, evaluate, and absorb it. A few numbers worth sitting with 👇
🔹 Capability isn't plateauing — it's accelerating. On SWE-bench Verified, model performance jumped from 60% to nearly 100% of the human baseline in a single year. Frontier models now meet or beat human baselines on PhD-level science and competition math.
🔹 The US–China model gap has effectively closed. The two have traded the lead repeatedly since early 2025; as of March 2026 the top US model leads by just 2.7%. South Korea quietly leads the world in AI patents per capita.
🔹 The "jagged frontier" is real. A model can win IMO gold — yet read an analog clock correctly only ~50% of the time. AI agents leapt to ~66% task success on real-computer benchmarks but still fail roughly 1 in 3 attempts.
🔹 Adoption broke records. Generative AI hit 53% population-level adoption within three years — faster than the PC or the internet. Organizational adoption reached 88%, and 4 in 5 university students now use it.
🔹 Responsible AI is lagging. Safety benchmarks aren't keeping pace, and reported AI incidents are rising sharply.
🔹 The footprint is growing too. Data-center power capacity hit ~29.6 GW — comparable to New York State at peak demand.
🔹 The labor signal is subtle but important. Productivity gains of 14–26% are showing up in support and software roles — the same fields where entry-level employment is starting to soften.
My takeaway: 2025 was the year AI arrived. 2026 is the year we find out whether our governance, evaluation methods, and institutions can actually keep up. The capability curve is steep — the readiness curve isn't.
Worth a read for anyone in tech, policy, or security. 📑
What stood out most to you?

#AI #ArtificialIntelligence #StanfordHAI #AIIndex2026 #MachineLearning #AIGovernance #ResponsibleAI #TechPolicy #CyberSecurity

🔹 Share & Support Us 🔹
📱 Channel : @Engineer_Computer