Forwarded from 谷歌投放 谷歌竞价 百度投放 谷歌排名 (Deleted Account)
✨ جی پی لاکر یه ادمین ماهر
💫 فروش ربات مدیریت گروه آغاز شد
🌟 برای خرید به ربات زیر مراجعه کنید:
@GpLockerBot
💫 فروش ربات مدیریت گروه آغاز شد
🌟 برای خرید به ربات زیر مراجعه کنید:
@GpLockerBot
谷歌投放 谷歌竞价 百度投放 谷歌排名
✨ جی پی لاکر یه ادمین ماهر 💫 فروش ربات مدیریت گروه آغاز شد 🌟 برای خرید به ربات زیر مراجعه کنید: @GpLockerBot
همه گروههای ما با ظرفیت بیش از ۶ هزار نفر از طریق این بزرگوار محافظت میشند. اگر گروه و کانال دارید حتما استفاده کنید.
Forwarded from Data Experts (Farzad)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔴 آمارهایی تامل برانگیز درارتباط با نتایج کنکور سراسری ۹۷:
حتما مطالعه کنید
🔸️ گروه علوم انسانی:
-تعداد شرکت کنندگان در آزمون ۲۰۴۹۳۶نفر
-کل ظرفیت پذیرش ۳۰۸۱۵۴
نفر
-تعدادصندلی خالی ۱۰۳۲۱۸
🔸️ گروه علوم تجربی:
-تعدادشرکت کنندگان درآزمون ۶۴۲۲۲۸نفر
-کل ظرفیت پذیرش ۱۷۴۹۵۸نفر
-تعداد افرادی که رد خواهندشد ۴۶۷۲۷۰نفر
🔸️ گروه ریاضی فیزیک:
-تعداد شرکت کنندگان در آزمون ۱۴۴۴۳۷نفر
-کل ظرفیت پذیرش ۲۳۶۲۲۳نفر
-تعدادصندلی خالی ۹۱۷۸۶
🔸️ گروه زبان خارجه:
-کل شرکت کنندگان ۱۴۵۵۴۱نفر
-تعدادافرادی که فقط گروه زبان را انتخاب کرده اند ۷۵۳۴نفر
🔸️ گروه هنر:
-کل شرکت کنندگان ۷۸۸۱۵نفر
-تعداد افرادی که فقط گروه هنر را انتخاب کرده اند ۱۲۲۴۹ نفر
تعدادکل شرکت کنندگان درپنج گروه:۱۰۱۱۳۸۴نفر
🔸️️ نسبت شرکت کنندگان گروه انسانی به کل۲۰/۲۶درصد
🔸️ ️نسبت شرکت کنندگان گروه تجربی به کل۶۳/۵۰درصد
🔸️️ نسبت شرکت کنندگان گروه ریاضی به کل۱۴/۲۸درصد
🔸️️ افرادی که فقط در گروه زبان خارجه شرکت کرده اند ۰/۷۴درصد
🔸️️ افرادی که فقط در گروه هنرشرکت کرده اند ۱/۲۱درصد
🔸️ شانس قبولی گروه انسانی ۱۵۰/۳۶درصد
🔸️ شانس قبولی گروه تجربی۲۷/۲۴
🔸️ شانس قبولی گروه ریاضی۱۶۳/۵۴
🔸️ نتیجه تحلیل،بدین معناست در گروههای انسانی و ریاضی کلیه شرکت کنندگان در دانشگاهها و موسسات آموزش عالی پذیرفته خواهند شد.ضمن اینکه ظرفیت خالی وجودخواهند داشت.
اما در گروه علوم تجربی بدلیل آمار بسیار بالای شرکت کنندگان و رقابت فوق العاده سنگین ونفس گیر، فقط۲۷/۲۴ درصدِ شرکت کنندگان پذیرفته خواهند شد. و ۷۲/۷۶ درصدآنان رد و خداحافظی خواهندکرد.
🔸️ واین نتایج نشان از بلایی است که در دوره های گذشته برسر گروه ریاضی وعلوم مهندسی کشور آمد وآنچه سالهاست برعلوم انسانی میرود وقطعا درآینده ای نزدیک برعلوم تجربی خواهد رفت.
حتما مطالعه کنید
🔸️ گروه علوم انسانی:
-تعداد شرکت کنندگان در آزمون ۲۰۴۹۳۶نفر
-کل ظرفیت پذیرش ۳۰۸۱۵۴
نفر
-تعدادصندلی خالی ۱۰۳۲۱۸
🔸️ گروه علوم تجربی:
-تعدادشرکت کنندگان درآزمون ۶۴۲۲۲۸نفر
-کل ظرفیت پذیرش ۱۷۴۹۵۸نفر
-تعداد افرادی که رد خواهندشد ۴۶۷۲۷۰نفر
🔸️ گروه ریاضی فیزیک:
-تعداد شرکت کنندگان در آزمون ۱۴۴۴۳۷نفر
-کل ظرفیت پذیرش ۲۳۶۲۲۳نفر
-تعدادصندلی خالی ۹۱۷۸۶
🔸️ گروه زبان خارجه:
-کل شرکت کنندگان ۱۴۵۵۴۱نفر
-تعدادافرادی که فقط گروه زبان را انتخاب کرده اند ۷۵۳۴نفر
🔸️ گروه هنر:
-کل شرکت کنندگان ۷۸۸۱۵نفر
-تعداد افرادی که فقط گروه هنر را انتخاب کرده اند ۱۲۲۴۹ نفر
تعدادکل شرکت کنندگان درپنج گروه:۱۰۱۱۳۸۴نفر
🔸️️ نسبت شرکت کنندگان گروه انسانی به کل۲۰/۲۶درصد
🔸️ ️نسبت شرکت کنندگان گروه تجربی به کل۶۳/۵۰درصد
🔸️️ نسبت شرکت کنندگان گروه ریاضی به کل۱۴/۲۸درصد
🔸️️ افرادی که فقط در گروه زبان خارجه شرکت کرده اند ۰/۷۴درصد
🔸️️ افرادی که فقط در گروه هنرشرکت کرده اند ۱/۲۱درصد
🔸️ شانس قبولی گروه انسانی ۱۵۰/۳۶درصد
🔸️ شانس قبولی گروه تجربی۲۷/۲۴
🔸️ شانس قبولی گروه ریاضی۱۶۳/۵۴
🔸️ نتیجه تحلیل،بدین معناست در گروههای انسانی و ریاضی کلیه شرکت کنندگان در دانشگاهها و موسسات آموزش عالی پذیرفته خواهند شد.ضمن اینکه ظرفیت خالی وجودخواهند داشت.
اما در گروه علوم تجربی بدلیل آمار بسیار بالای شرکت کنندگان و رقابت فوق العاده سنگین ونفس گیر، فقط۲۷/۲۴ درصدِ شرکت کنندگان پذیرفته خواهند شد. و ۷۲/۷۶ درصدآنان رد و خداحافظی خواهندکرد.
🔸️ واین نتایج نشان از بلایی است که در دوره های گذشته برسر گروه ریاضی وعلوم مهندسی کشور آمد وآنچه سالهاست برعلوم انسانی میرود وقطعا درآینده ای نزدیک برعلوم تجربی خواهد رفت.
Forwarded from DLeX: AI Python (Farzad)
✅ معرفی #منابع پیشنهادی برای #یادگیری_ماشین
«قدم اول یادگیری زبانهای برنامه نویسی R و Python و Weka که در بیشتر موارد نرم افزار پایتون بهترین گزینه جهت انجام همه این کار ها است»
#یادگیری_عمیق
#پردازش_زبان_طبیعی
🌐 آموزشهای یادگیری علم داده دانشگاه هاروارد
👈 لینک 👈 لینک آموزش فایلهایی ویدیویی
👈 تمرینات
🌐 آموزش های ویدیویی یادگیری ماشین دانشگاه استنفورد
👈 لینک
🌐 کتابهای آموزشی یادگیری آماری جهت فراگیری یادگیری ماشین
👈 فایل pdf
👈 فایل pdf 2
🌐 فراگیری آموزش احتمال که توسط سایت Edx برگزار شده است
👈 لینک
❎یادگیری کلان داده با استفاده آپاچی اسپارک
👈 لینک
❎ یادگیری مباحث ریاضیاتی نظیر جبرخطی و معادلات دیفرانسیل
👈 لینک
❎ یادگیری آموزشهای تقویتی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دانشگاه برکلی
👈 لینک
❎ مطالعه مقالات و یادگیری آموزش الگوریتم های پیشنیاز یادگیری ماشین
👈 لینک
❎ معرفی کتاب
✔️ Bishop's Pattern Recognition and Machine Learning
✔️ Introduction to Probability by John N. Tsitsiklis
✔️ Larry Wasserman's All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference
✔️ Joel Grus' Data Science from Scratch: First Principles with Python
✔️ Brett Lantz's Machine Learning with R
✔️ Willi Richert & Luis Pedro Coelho's Building Machine Learning Systems with Python
✔️ Nick Pentreath's Machine Learning with Spark
✔️ Learning From Data by Yaser S. Abu-Mostafa
📎 استنتاج بیزی و یادگیری ماشین دانشگاه کمبریج
👈 لینک
📎 یادگیری ماشین و دیدگاه احتمالی دانشگاه بریتیش کلمبیا
👈 لینک
📎 چگونه از دیتا یاد بگیریم دسترسی به کتابها و مطالب دانشگاه Caltech
👈 لینک
🌐 معرفی الگوریتم های خطی و غیر خطی یادگیری ماشین
Linear Algorithm
«قدم اول یادگیری زبانهای برنامه نویسی R و Python و Weka که در بیشتر موارد نرم افزار پایتون بهترین گزینه جهت انجام همه این کار ها است»
#یادگیری_عمیق
#پردازش_زبان_طبیعی
❇️@AI_Python
🌐 آموزشهای یادگیری علم داده دانشگاه هاروارد
👈 لینک 👈 لینک آموزش فایلهایی ویدیویی
👈 تمرینات
🌐 آموزش های ویدیویی یادگیری ماشین دانشگاه استنفورد
👈 لینک
🌐 کتابهای آموزشی یادگیری آماری جهت فراگیری یادگیری ماشین
👈 فایل pdf
👈 فایل pdf 2
🌐 فراگیری آموزش احتمال که توسط سایت Edx برگزار شده است
👈 لینک
❎یادگیری کلان داده با استفاده آپاچی اسپارک
👈 لینک
❎ یادگیری مباحث ریاضیاتی نظیر جبرخطی و معادلات دیفرانسیل
👈 لینک
❎ یادگیری آموزشهای تقویتی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دانشگاه برکلی
👈 لینک
❎ مطالعه مقالات و یادگیری آموزش الگوریتم های پیشنیاز یادگیری ماشین
👈 لینک
❎ معرفی کتاب
✔️ Bishop's Pattern Recognition and Machine Learning
✔️ Introduction to Probability by John N. Tsitsiklis
✔️ Larry Wasserman's All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference
✔️ Joel Grus' Data Science from Scratch: First Principles with Python
✔️ Brett Lantz's Machine Learning with R
✔️ Willi Richert & Luis Pedro Coelho's Building Machine Learning Systems with Python
✔️ Nick Pentreath's Machine Learning with Spark
✔️ Learning From Data by Yaser S. Abu-Mostafa
❇️@AI_Python
📎 استنتاج بیزی و یادگیری ماشین دانشگاه کمبریج
👈 لینک
📎 یادگیری ماشین و دیدگاه احتمالی دانشگاه بریتیش کلمبیا
👈 لینک
📎 چگونه از دیتا یاد بگیریم دسترسی به کتابها و مطالب دانشگاه Caltech
👈 لینک
🌐 معرفی الگوریتم های خطی و غیر خطی یادگیری ماشین
Linear Algorithm
Gradient DescentNonlinear Algorithms
Linear Regression
Logistic Regression
Linear Discriminant Analysis
Classification And Regression Trees, Naive Bayes, KNN,Learning Vector Quantization, Support Vector Machines, Bagging and Random Forest,Boosting and AdaBoost@AI_Python
❇️
GitHub
GitHub - cs109/content: Official content for Harvard CS109
Official content for Harvard CS109. Contribute to cs109/content development by creating an account on GitHub.
Forwarded from Omid
در این سری از ویدیوها به کاربردهای یادگیری ماشین در بازارهای مالی خواهیم پرداخت.
https://www.youtube.com/watch?v=8nJDa67DMsY&feature=youtu.be
💹Deep Py R Expers!
❇️@AI_Python
https://www.youtube.com/watch?v=8nJDa67DMsY&feature=youtu.be
💹Deep Py R Expers!
❇️@AI_Python
YouTube
معاملات الگوریتمی
Machine Learning applications to Stock Market with R
در این سری از ویدیوها به کاربردهای الگوریتم های یادگیری ماشین در بازارهای مالی خواهیم پرداخت.
در این قسمت نحوه دانلود داده های مالی بورس نزدک و همینطور اضافه کردن اندیکاتورهای تکنیکال به نمودارها ارایه…
در این سری از ویدیوها به کاربردهای الگوریتم های یادگیری ماشین در بازارهای مالی خواهیم پرداخت.
در این قسمت نحوه دانلود داده های مالی بورس نزدک و همینطور اضافه کردن اندیکاتورهای تکنیکال به نمودارها ارایه…
Forwarded from Tabriz.io | فناوری به وقت تبریز
✅ ویدیو کامل سخنرانیهای اولین رویداد اقتصاد بلاکچین تبریز
👉 http://tabriz.io/go/blockchain-videos
فناوری به وقت تبریز @tabrizio
👉 http://tabriz.io/go/blockchain-videos
فناوری به وقت تبریز @tabrizio
Forwarded from Sharifi Media
هوش مصنوعی برای همه
قسمت چهارم
#AI
برای مشاهده متن در iOS و اندروید روی دکمهی Instant view کلیک کنید.
yon.ir/KrLb8
ای دی تلگرام جهت گرفتن فیدبک: @amirdaaee
❇️ @SharifiMedia
❇️ @ai_python
قسمت چهارم
#AI
برای مشاهده متن در iOS و اندروید روی دکمهی Instant view کلیک کنید.
yon.ir/KrLb8
ای دی تلگرام جهت گرفتن فیدبک: @amirdaaee
❇️ @SharifiMedia
❇️ @ai_python
Telegraph
یادگیری ماشین: Supervised Learning - قسمت دوم
.سلام. من امیر داعی هستم و با قسمت چهارم از مجموعه هوش مصنوعی برای همه در خدمتتونم امروز میخوام درمورد مبحث مهمی به نام generalization در یادگیری ماشین صحبت کنم. generalization یا توانایی تعمیم دادن به معنی اینه که سیستم یادگیری ماشین بتونه مواردی رو که یادگرفته،…
Forwarded from arXiv
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Join us 🗣 @ai_python_arxiv
✔️ 10 کاربرد هوش شبکه های عصبی در پردازش زبان طبیعی
#شبکه_عصبی
#هوش_شبکه_عصبی
#پردازش_زبان_طبیعی
👈 لینک
❇️@AI_Python
#شبکه_عصبی
#هوش_شبکه_عصبی
#پردازش_زبان_طبیعی
👈 لینک
❇️@AI_Python