دونستن اینکه چه زمانی کدوم ابزار رو از توی جعبه ابزار در بیاری، خودش یک مهارت کلیدیه.
کلا فضای ریسرچ افورت زیادی می‌بره، برای همین انتخاب متد درست با توجه به PLC محصول یا Maing Research Goal و ... مهمه چون در واقعیت دنیای محصول و فضای UX شما همیشه با محدودیت‌های زمانی، مالی و ... مواجهی که باید نهایتا یک یا دو ابزار رو انتخاب کنی و این داکیومنت خیلی به انتخاب ابزار مناسب برای ریسرچ کمک می‌کنه.


#User_Experience

🤔معرفی کتابخونه‌های محبوب پایتون برای دیتاساینس و ماشین‌لرنینگ

پایتون به دلیل تطبیق پذیری، سهولت استفاده و اکوسیستم غنی از کتابخانه ها که به جنبه های مختلف این حوزه‌ها پاسخ می دهد، به زبان برنامه نویسی محبوب مورد استفاده برای علم داده و یادگیری ماشین تبدیل شده است. در این‌جا تعدادی از محبوب ترین و ضروری ترین کتابخانه های پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین را معرفی می‌کنیم:

کتابخانه NumPy:‌ پایه محاسبات عددی در پایتون است. پشتیبانی از آرایه‌ها و ماتریس‌های چندبعدی بزرگ، همراه با انواع توابع ریاضی برای عملکرد مؤثر بر روی این آرایه‌ها را فراهم می‌کند. یک کتابخانه اساسی برای انجام محاسبات علمی است.

کتابخانه: Pandas: یک کتابخانه قدرتمند دستکاری و تجزیه و تحلیل داده هاست. این کتابخانه ساختارهای داده مانند DataFrames و Series را ارائه می دهد که تمیز کردن، تبدیل و تجزیه و تحلیل داده های جدولی را آسان می کند. Pandas برای پیش پردازش داده ها و تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی بسیار مهم است.

کتابخانه Matplotlib: یک کتابخانه پرکاربرد برای ایجاد تجسم و نمودار در پایتون است. انواع نمودارهای قابل تنظیم را ارائه می دهد تا به شما کمک کند داده های خود را نمایش دهید و یافته های خود را به طور موثر ارائه دهید.

کتابخانه Seaborn: مبتنی بر Matplotlib ساخته شده است و یک رابط سطح بالاتر برای ایجاد تصاویر آماری جذاب ارائه می دهد. این کتابخانه فرآیند ایجاد تجسم های پیچیده را ساده می کند و تم های پیش فرض شیک را ارائه می دهد.

کتابخانه Scikit-learn: یک کتابخانه یادگیری ماشین است که ابزارهایی را برای طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی، کاهش ابعاد و موارد دیگر ارائه می دهد. یک کتابخانه کاربرپسند برای پیاده سازی و آزمایش الگوریتم های یادگیری ماشین است.

فریم ورک TensorFlow: یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که توسط گوگل توسعه یافته است. در درجه اول برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی عمیق برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر استفاده می شود.

کتابخانه Keras: یک کتابخانه منبع باز است که یک رابط کاربر پسند برای طراحی سریع و آموزش مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد.

کتابخانه PyTorch: یکی دیگر از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق محبوب مبتنی بر کتابخانه Torch است که برای کاربردهایی مانند بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود و توسط Meta AI توسعه یافته است.

کتابخانه NLTK: کتابخانه ای برای پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل متن است. ابزارها و منابعی را برای توکن‌سازی، stemming، برچسب‌گذاری و موارد دیگر ارائه می‌کند که آن را برای کار با داده‌های متنی ضروری می‌کند.

🔺این پست رو ChatGPT نوشته!

#AI

🐰

📁توی این فایل به ۱۷۰ مینی پروژه پایتون دسترسی دارین که می‌تونه به افزایش مهارت برنامه‌نویسی پایتون‌تون کمک کنه.

#Books

🏎

بازی کنین و برنامه نویسی یاد بگیرین :

• یادگیری CSS :
- http://flukeout.github.io
• یادگیری SQL :
- http://knightlab.com
• مناسب کودکان :
- http://codemonkey.com
• تقویت فلکس باکس :
- http://flexboxfroggy.com
• اکثریت زبان ها :
- http://codingame.com
• یادگیری جاوااسکریپت :
- http://codecombat.com



🧨

🔥بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای کدنویسی

🔸هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی دارد و می‌توانید برای کارهای مختلف از آن کمک بگیرید. یکی از این کاربردها، کدنویسی است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند در کدنویسی و رفع مشکلات کدها به کمک شما بیایند.

🔺در این پست بهترین ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای کدنویسی را به شما معرفی کرده‌ایم. #کد

📱👾

✔️ 10 هوش مصنوعی برتر برای برنامه‌نویسان

1- GitHub Copilot
2- Code T5
3- OpenAl Codex
4- Cody
5- ChatGPT
6- PolyCoder
7- Tabnine
8- Bard
9- Amazon CodeWhisperer
10- Bing Chat

👾 #کد

سوال پرسیده شده: این رود مپ‌های برنامه‌نویسی رو از کجا می‌تونم پیدا کنم؟

جواب: از اینجا👇
https://roadmap.sh/

⚙️

💢بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای کدنویسی

🔸هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی دارد و می‌توانید برای کارهای مختلف از آن کمک بگیرید. یکی از این کاربردها، کدنویسی است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند در کدنویسی و رفع مشکلات کدها به کمک شما بیایند.

🔺#کد

🧨