دوره دیتاساینس دایکه، بصورت کاملا پروژه محور طراحی شده تا شما آماده ورود به بازار کار باشید. فقط ۵ روز تا شروع دوره زمان باقیه.
جهت دریافت مشاوره رایگان به این آیدی پیام بدین
@daycheapply_bot

فقط ۳ روز تا شروع دوره دیتاساینس دایکه زمان باقیست.

✅ یکساله دیتاساینتیست کارآزموده شوید و روزمه قوی برای خود بسازید.

🔸 330 ساعت . 150 جلسه . 50 هفته . 27 پروژه . 8 کورس . 7 مدرس

♦ شیرجه در علم داده . آمار و احتمال . داده کاوی و حل مساله . پایتون . منابع داده . ماشین لرنینگ . دیپ لرنینگ . بیگ دیتا . لینوکس و داکر


◾ مشاوره و ثبت نام:
@daycheapply_bot

فردا ، دوره جدید دیتاساینس آکادمی دایکه شروع.

🔥جامع ترین دوره دیتاساینس در ایران

🔸 330 ساعت . 150 جلسه . 50 هفته . 27 پروژه . 8 کورس . 7 مدرس

♦ شیرجه در علم داده . آمار و احتمال . داده کاوی و حل مساله . پایتون . منابع داده . ماشین لرنینگ . دیپ لرنینگ . بیگ دیتا . لینوکس و داکر


◾ مشاوره و ثبت نام:
@daycheapply_bot

تا حالا برات پیش اومده که وارد صفحه یک محصول توی دیجی کالا بشی و توی بخش «در کنارش خریداری شده» ببینی کالایی قرارداده شده که بهش احتیاج داشتی؟
این اتفاق شانسی نیست!
دیجی‌کالا (و شرکت‌هایی مثل آمازون) از مدل‌های تحلیل داده استفاده می‌کنن تا الگوی خرید میلیون‌ها مشتری رو بررسی کنن.
یکی از معروف‌ترین این مدل‌ها Market Basket Analysis هست.
این مدل به جای اینکه رفتار یک نفر رو بررسی کنه، دنبال این می‌گرده که:
چه کالاهایی معمولا با هم خریداری می‌شن؟ بعد از خرید یک محصول، احتمال خرید چه محصولی بیشتره؟ چه پیشنهادی می‌تونه باعث افزایش رضایت مشتری و فروش بیشتر بشه؟
مثلا اگر هزاران نفر بعد از خرید کرم آبرسان، سرم ویتامین C هم خریده باشن، سیستم این ارتباط رو یاد می‌گیره و دفعه بعد این دو محصول رو کنار هم به مشتری‌های مشابه پیشنهاد می‌ده.
به همین دلیل پیشنهادهایی که می‌بینی، صرفا تبلیغ نیست؛ حاصل تحلیل میلیون‌ها تراکنش خرید است.
نتیجه؟ هم مشتری سریع‌تر محصول موردنیازش رو پیدا می‌کنه، هم فروشگاه فروش بیشتری خواهد داشت.

آقای روبن حسید بعد از ۱۸۰۰ ساعت کار با کلاد، ۲۷ نکته کلیدی رو استخراج کرده که با رعایت اونها جواب های خیلی بهتری میشه از کلاد گرفت

تا حالا شده از هوش مصنوعی یک جواب بگیری که خیلی مطمئن و حرفه‌ای به نظر برسد، اما وقتی بررسی‌اش می‌کنی ببینی بخشی از آن کاملاً اشتباه یا حتی ساختگی است؟

به این اتفاق در مدل‌های هوش مصنوعی Hallucination یا هالوسینیشن گفته می‌شود.
هالوسینیشن یعنی مدل، اطلاعاتی تولید کند که ظاهراً منطقی و معتبر هستند، اما در واقعیت پایه و منبع درستی ندارند.
مثلاً ممکن است یک مقاله علمی غیرواقعی معرفی کند، آماری را از خودش بسازد، نام یک منبع را اشتباه بگوید یا درباره موضوعی که نمی‌داند با اطمینان پاسخ بدهد.
نکته مهم این است که مدل‌های زبانی «حقیقت» را مثل انسان بررسی نمی‌کنند؛ آن‌ها بر اساس الگوهای زبانی، محتمل‌ترین پاسخ بعدی را تولید می‌کنند. به همین دلیل، حتی یک پاسخ بسیار روان و قانع‌کننده هم لزوماً درست نیست.
برای کاهش هالوسینیشن می‌توانید:
• از مدل بخواهید برای ادعاهای مهم منبع ارائه کند.
• اطلاعات حساس و مهم را با منابع معتبر راستی‌آزمایی کنید.
• سؤال را دقیق و همراه با جزئیات مطرح کنید.
• اگر مدل مطمئن نیست، از آن بخواهید صریحاً بگوید «اطمینان ندارم».
• برای موضوعات تخصصی، متن یا منبع معتبر را در اختیار مدل قرار دهید و از آن بخواهید فقط بر اساس همان اطلاعات پاسخ دهد.
• پاسخ‌های شامل عدد، تاریخ، نام افراد، مقاله، قانون یا آمار را دوباره بررسی کنید.
پس یک قانون مهم را همیشه به خاطر داشته باشید:
هوش مصنوعی می‌تواند بسیار قانع‌کننده باشد، بدون اینکه الزاماً درست باشد.
اگر از ChatGPT، Claude یا سایر ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنید، مهارت اصلی فقط «پرامپت‌نویسی» نیست؛
توانایی تشخیص اینکه چه زمانی باید به جواب AI شک کنیم هم یک مهارت ضروری است.