ایده پروژه برای شاخه ماشین لرنینگ 🤖

#idea #project #ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

ایده پروژه ماشین لرنینگ 🤖

#tips #ml #idea #project #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

بهترین کانال های یوتوبی برای ماشین لرنینگ 💫

#introduction #ml #machine_learning #youtube #learn
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

شروع کار با Streamlit 🔥

استریم لیت یک کتابخانه پایتون برای مهندسین ماشین لرنینگ و دیتاساینتیست‌ها است که به وسیله آن میتوانید پروژه‌های خودتان را در قالب وب اپلیکیشن ارائه دهید.

برای مطالعه مقاله کلیک کنید.

#article #learn #streamlit #python #data_science #ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

ترکیب Tensorflow و جاوا اسکریپت!
و ساخت برنامه‌ای برای تخمین قیمت بیت‌کوین 😍

شما میتوانید با TensorFlow.js در جاوا اسکریپت، ماشین لرنینگ کار کنید! در مقاله زیر یک پروژه کار میکنید و در آن یاد میگیرید چگونه میتوانید قیمت بیت کوین را تخمین بزنید!
+| برای مشاهده کلیک کنید |+

#article #learn #js #javascript #ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

آیا جاوا برای ماشین لرنینگ مناسب است؟! 🤖

اگر فکر میکنید که برای حوزه ماشین لرنینگ فقط باید دو زبان پایتون و R را انتخاب کنیم، تا حدی اشتباه میکنید! چون جاوا یکی از زبان هایی است که برای هر کاری میتوانید از آن استفاده کنید و حوزه ماشین لرنینگ هم از این قاعده مستثنی نیست!

در +این لینک+ میتوانید مقاله ای در این مورد بخوانید که نظر مهندسین ماشین لرنینگ و دیتاساینتیست ها در مورد جاوا چیست. همچنین برای جاوا فریم ورک اپن سورسی برای ماشین لرنینگ منتشر شده به اسم dagli که میتوانید در صفحه گیت هاب مربوط به این فریم ورک اطلاعات بیشتری کسب کنید ↙️
🌐 https://github.com/linkedin/dagli

#article #ml #machine_learning #java #dagli
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

[معرفی کتاب] 📚
🔷 Data Science and Machine Learning
🔹 Mathematical and Statistical Methods
➕ دیتاساینس و ماشین لرنینگ
➕ ریاضیات و متد های آماری

اگر علاقه‌مند به حوزه دیتاساینس هستین و میخواین توی این حوزه قدم بردارین، مطالعه این کتاب بهتون پیشنهاد میشه...


#book #pdf #data_science #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

کدام زبان‌های برنامه‌نویسی تقاضای بیشتری برای حوزه ماشین لرنینگ داشته اند ✨

#machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

نقشه راه ماشین لرنینگ 🤓

☀️ برای شروع و پیشرفت در یادگیری ماشین (Machine Learning)، داشتن یک نقشه راه دقیق و قدم به قدم بسیار مفید است. در زیر یک نقشه راه جامع برای یادگیری ماشین آورده شده است:

1. مبانی ریاضی و آمار
- جبر خطی: بردارها، ماتریس‌ها، تبدیل‌های خطی، مقدار ویژه و بردار ویژه.
- حساب دیفرانسیل و انتگرال: توابع، مشتقات، انتگرال‌ها، بهینه‌سازی.
- آمار و احتمال: توزیع‌ها، متغیرهای تصادفی، امید ریاضی، تئوری بیز، تست فرضیه‌ها.

2. مبانی برنامه‌نویسی
- زبان برنامه‌نویسی: پایتون به عنوان زبان اصلی مورد استفاده در یادگیری ماشین.
- کتابخانه‌های پایتون: NumPy، Pandas برای کار با داده‌ها؛ Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌ها.

3. داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌ها
- جمع‌آوری داده‌ها: منابع داده، وب اسکریپینگ، APIها.
- پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن داده‌ها، مدیریت داده‌های ناقص، نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها.
- تحلیل داده‌های اکتشافی: تجزیه و تحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها.

4. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
- رگرسیون: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک.
- طبقه‌بندی: درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، K-نزدیکترین همسایه (KNN)، جنگل‌های تصادفی (Random Forest).
- ارزیابی مدل‌ها: دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، ROC و AUC.

5. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
- خوشه‌بندی: K-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، DBSCAN.
- کاهش ابعاد: PCA، t-SNE.
- تجزیه و تحلیل انجمنی: قوانین انجمنی، الگوریتم آپریوری.

6. یادگیری عمیق (Deep Learning)
- شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی شبکه‌های عصبی، لایه‌ها، فعال‌سازی، آموزش شبکه‌های عصبی.
- شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs): برای پردازش تصاویر.
- شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): برای پردازش داده‌های توالی‌دار.
- فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow، Keras، PyTorch.

7. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- مفاهیم پایه: عامل‌ها، محیط، پاداش.
- الگوریتم‌ها: Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN)، سیاست‌های گرادیان.

8. پروژه‌ها و کاربردها
- پروژه‌های کوچک: انجام پروژه‌های ساده برای درک مفاهیم.
- پروژه‌های عملی: شرکت در مسابقات Kaggle، کار بر روی داده‌های واقعی.
- کاربردها: پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین، توصیه‌گرها.

9. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌ها
- تنظیم هایپرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای، جستجوی تصادفی، جستجوی بیزی.
- روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Dropout، تنظیم (Regularization).

10. مطالعه منابع پیشرفته و به‌روز رسانی
- کتاب‌ها و مقالات علمی: مطالعه کتاب‌های معتبر و مقالات جدید در حوزه یادگیری ماشین.
- دوره‌های آنلاین و وبینارها: شرکت در دوره‌های تخصصی و به‌روز.
- کنفرانس‌ها و کارگاه‌ها: حضور در کنفرانس‌های معتبر برای آشنایی با آخرین پژوهش‌ها و تکنولوژی‌ها

#ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

بالای 290 پروژه ماشین لرنینگ با پایتون 🤖

کسایی که دارین ماشین لرنینگ یاد میگیرین این منبع ارزشمند رو حتما چک کنید:
مشاهده در medium.com

#ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

نقشه راه ماشین لرنینگ 🔥

#machine_learning #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips