🔵مقدمات زبان برنامه نویسی #پایتون

#درس_چهارم
ساخت دیکشنری پایتون

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام

https://t.me/pyfinance

🔵مقدمات زبان برنامه نویسی #پایتون

#درس_پنجم
ساخت اولین حلقه

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
افزایش دانش مالی با پایتون در تلگرام

https://t.me/pyfinance

با سلام و احترام
دوره‌های جدید از هفته جاری آغاز می‌شود.

آخرین مهلت ثبت‌نام: فقط تا پایان هفته
تا روز سه‌شنبه با ۲۵ درصد #تخفیف

۱. دوره جامع معاملات الگوریتمی با پایتون، چهارشنبه‌ها ساعت ۱۷ تا ۲۰

۲. بهینه‌سازی سبد سهام با پایتون، شنبه‌ها ساعت ۱۷ الی ۲۰

۳. تحلیل تکنیکال هوشمند، سه‌شنبه‌ها ساعت ۱۷ الی ۲۰

⚠️کسب اطلاعات بیشتر به @abedizohreh پیام ارسال فرمایید
➖➖➖➖➖➖➖➖

🔵مقالات تخصصی من در زمینه پیش‌بینی بازارهای مالی در ژورنال‌های داخلی و خارجی
*علی رئوفی- دکتری اقتصاد مالی

1- Empirical Study on the Existence of Long-term Memory In Tehran Stock Exchange Returns: Rolling Window Approach
در این مقاله وجود حافظه در داده‌های بورسی بررسی شده است.به زبان ساده اینکه آیا می‌توان با استفاده از داده‌های روزهای گذشته،آینده بازار را پیش‌بینی کرد؟بر اساس نتایج بدست آمده داده‌های بورسی دارای حافظه حدودا سه روزه هستند و می‌توان از اطلاعات سه روز گذشته برای پیش‌بینی استفاده کرد. البته به مرور زمان این حافظه کوتاه شده و به بورس ایران به بازار کارا نزدیکتر شده است.
2- Forecasting Tehran Stock Exchange Index Returns Using a Combination of Wavelet Decomposition and Adaptive Neural Fuzzy Inference Systems
در این مقاله تلاش شده است تا شاخص کل بورس با استفاده از ترکیب ابزارهای پیشرفته نظیر شبکه عصبی مصنوعی، تجزیه موجک و منطق فازی پیش‌بینی شود.در این روش، نویزها با استفاده از تجزیه موجک حذف شده تا نوسانات اصلی راحت‌تر قابل پیش‌بینی باشد.در نهایت یک مدل با دقت پیش‌بینی بالا ارائه شده است.
3- Assessment of Gold Price Predictability and Comparison of Predictions made by Linear and Nonlinear Methods
در این مقاله پیش‌بینی‌پذیری قیمت طلا مورد بررسی قرار گرفته است و مشخص شده است و بهترین روش برای پیش‌بینی قیمت طلا معرفی شده است.
4- Comparison of Several Combined Methods for Forecasting Tehran Stock Exchange Index
در این مقاله انواع روش‌های پیشرفته پیش‌بینی مورد ارزیابی و مقایسه قرار گرفته‌اند. در نهایت روش ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی-فازی به عنوان روش برگزیده معرفی گردیده است. در این روش جهت بازار (مثبت و منفی بودن بازده) با دقت 72 درصد قابل پیش‌بینی است.
5- Assessment and Comparison of linear and non- linear Methods for Forecasting Returns on Stock Market Index
در این مقاله روش‌های خطی و غیرخطی برای پیش‌بینی سهام مورد مقایسه قرار گرفت.در ابتدا اثبات شد که رفتار بازار غیرخطی و آشوبی است.رفتار آشوبی رفتاری است که علیرغم وجود بینظمی در ساختار خود،از یک نظم پیچیده که شاید در ظاهر قابل مشاهده نباشد پیروی می‌کند.سپس روش‌های پیش‌بینی پیشرفته با روش‌های خطی مقایسه شده است.نتایج مطابق انتظار نشان داد که روش‌هایی که توانایی مدلسازی رفتار غیرخطی را دارند بهتر از روش‌های خطی پیش‌بینی می‌کنند.
6- Forecasting OPEC Crude Oil Price Using Fuzzy Autoregressive Integrated Moving Average (FARIMA) Model
در این مقاله تلاش شده است تا قیمت نفت با استفاده از یک الگوی رگرسیون فازی مورد پیش‌بینی قرار گیرد. در نهایت مشخص شد که این روش توانایی قابل قبولی در پیش‌بینی بازار نفت نسبت به سایر روش‌ها دارد.
7- Identifying Data Generator Process of Tehran Stock Exchange, Modeling and forecasting using Soft Computing
در این مقاله داده‌های بورس از جهات مختلف مورد بررسی قرار گرفته است.با شناسایی خصوصیات مختلف شامل حافظه‌مند بودن، کارا بودن، آشوبی بودن و نامتقارن بودن یک الگوی پیش‌بینی قابل قبول ارائه گردد.مشخص شد که شوک‌های مثبت و منفی در بازار سهام متقارن نیستند و شوک‌های منفی بزرگتر از شوک‌های مثبت است.همینطور بازار سهام یک بازار آشوبی و حافظه‌مند است و مدلی که قرار است پیش‌بینی بازار را بر عهده بگیرد باید این خصوصیات را مدل کند.
8- Evaluation and comparison of performance of ANFIS and ARIMA in forecasting the daily gold prices
در این مقاله دو روش مختلف آریما(اقتصادسنجی)و شبکه عصبی فازی (محاسبات نرم) برای پیش‌بینی قیمت سکه تمام بهار آزادی مورد استفاده و مقایسه قرار گرفت که روش شبکه عصبی فازی با دقت بسیار بالایی توانایی خود را در پیش‌بینی این بازار نشان داد
9- The Existence of Long Memory Property in OPEC Oil Prices
در این مقاله قیمت نفت اوپک مورد ارزیابی قرار گرفته است و پیش‌بینی پذیری آن سنجش شده است.نتایج نشان می‌دهد که پیش‌بینی پذیری بازار نفت اگرچه کار دشواری است با این حال غیر ممکن نیست.
10- Evaluation and Comparison of Forecast Performance of Linear and Non-linear Methods for Daily Returns of Tehran Stock Exchange
در این مقاله انواع روش‌های نوین پیش‌بینی بازار سهام مورد بررسی قرار گرفته است و مهمترین روش‌ها با یکدیگر مقایسه شده است.
11- The Role of Feature Engineering in Prediction of Tehran Stock Exchange Index Based on LSTM
.
12- A Comprehensive Study of Market Prediction from Efficient Market Hypothesis up to Late Intelligent Market Prediction Approaches
.
لیست کامل مقالات را اینجا (+) مطالعه بفرمایید

کاربردهای دیتاساینس در بیزینس

🔺تقسیم بندی مشتری: علم داده می تواند برای تقسیم بندی مشتریان بر اساس ویژگی های مختلف مانند سن، درآمد، رفتار خرید و غیره استفاده شود. این به کسب و کارها کمک می کند تا کمپین های بازاریابی هدفمند ایجاد کنند و محصولات یا خدمات خود را متناسب با نیازهای خاص هر بخش تنظیم کنند.

🔺پیش بینی فروش: با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی فروش و روندهای فعلی بازار، می توان از علم داده برای پیش بینی فروش آینده استفاده کرد. این به کسب و کارها کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه ای در مورد مدیریت موجودی، کارکنان و برنامه ریزی تولید بگیرند.

🔺تشخیص تقلب: علم داده می تواند برای شناسایی تراکنش ها یا فعالیت های جعلی با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها در زمان واقعی استفاده شود. این به ویژه در خدمات مالی که در آن تقلب می تواند پیامدهای مالی قابل توجهی داشته باشد مفید است.

🔺تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: علم داده می‌تواند برای پیش‌بینی احتمال خرابی تجهیزات یا ماشین‌آلات استفاده شود. این به کسب و کارها کمک می کند تا قبل از خراب شدن تجهیزات، تعمیر و نگهداری را برنامه ریزی کنند، که می تواند در زمان و هزینه آنها صرفه جویی کند.

🔺موتورهای توصیه: علم داده را می توان برای ساخت موتورهای توصیه ای استفاده کرد که محصولات یا خدماتی را به مشتریان بر اساس رفتار گذشته آنها پیشنهاد می کنند. این می تواند تجربه مشتری را بهبود بخشد و فروش را افزایش دهد.

🔺بهینه سازی زنجیره تامین: علم داده را می توان برای بهینه سازی عملیات زنجیره تامین با تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف مانند تامین کنندگان، سطح موجودی، زمان حمل و نقل و غیره استفاده کرد. این به کسب و کارها کمک می کند تا هزینه ها را کاهش دهند، زمان تحویل را بهبود بخشند و رضایت مشتری را افزایش دهند.

اینها تنها چند نمونه از نحوه کاربرد علم داده در تجارت هستند. کاربردهای علم داده در این حوزه بی‌پایان است و به نیازهای خاص هر سازمان بستگی دارد.

🔺این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

یه خورده هم از جنبه‌های ترسناک تکنولوژی و هوش‌مصنوعی رو ببینیم!

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
https://t.me/pyfinance

🛑 ظرفیت دوره به اتمام رسید.

با سلام و احترام
سومین دوره جامع معاملات الگوریتمی مورد استقبال بی نظیر شما عزیزان قرار گرفت و تعداد شرکت کنندگان عزیز در این دوره 100نفر است.
✅دوره جامع معاملات الگوریتمی انشاالله از روز چهارشنبه مورخ ۱۴۰۱/۰۲/۲۰ ساعت ۱۷ الی ۲۰ شروع خواهد شد.
شرکت‌کنندگان محترم در صورت هرگونه ابهام می‌توانند به ایدی @abedizohreh پیام ارسال نمایند.
➖➖
@pyfinance

هفته پر حادثه برای صنعت بانکداری آمریکا!
یک تصویرسازی عالی از وضعیت نامناسب بانک‌ها

محرک این آشفتگی بدون شک سقوط First Republic Bank بود که موجی از شوک را در سراسر سیستم بانکی ایالات متحده وارد کرد. این رویداد سؤالاتی را در مورد ثبات سیستم بانکی ایالات متحده و تأثیر گسترده‌تر آن بر اقتصاد ایجاد کرده است.
این دومین ورشکستگی بزرگ بانکی در تاریخ ایالات متحده پس از فروپاشی بانک سیلیکون ولی است. نکته شگفت آور اینکه، سه مورد از چهار ورشکستگی بزرگ بانکی در تاریخ ایالات متحده، در دو ماه گذشته رخ داده است!
هنوز مشخص نیست که آیا First Republic Bank آخرین دومینویی است که در این بحران بانکی سقوط کرده است یا خیر

محور عمودی: بازدهی بانک‌ها از تاریخ ۲۳ آوریل
اندازه دایره‌ها: ارزش بانک

Music: Too Quiet by Aiyo, Epidemic Sounds
Technology: Python and d3 JavaScript
Source: yFinance API
Credit: EEAGLI

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
https://t.me/pyfinance

تحلیل داده‌ها با پایتون بدون کدنویسی!!

کتابخونه Bamboolib از اون کتابخونه‌هایی هست که آدم افسوس میخوره چرا زودتر دربارش نمیدونستم. با این کتابخونه هر کسی میتونه بدون برنامه‌نویسی، داده‌هاش رو با #پایتون تحلیل کنه و کلی #نمودار رسم کنه.
@pyfinance
خوبی این کتابخونه اینه که هر کاری که به صورت کلیکی انجام بدید، کدهاش رو به صورت خودکار تولید میکنه که با خوندن این کدها، می‌تونیم حتی کدنویسی رو یاد بگیریم.

⚠️ در اصل کتابخونه Bamboolib یک GUI برای Pandas هست که با Jupyter Notebook میشه ازش استفاده کرد.

✅ با لینک زیر این کتابخونه مفید رو نصب کنین:
https://pypi.org/project/bamboolib/

✅ توی لینک‌های زیر کار با این کتابخونه رو یاد بگیرین:
https://bamboolib.8080labs.com/

https://towardsdatascience.com/bamboolib-one-of-the-most-useful-python-libraries-you-have-ever-seen-6ce331685bb7

https://medium.com/analytics-vidhya/bamboolib-a-gui-for-pandas-e5109f7bccff

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
https://t.me/pyfinance

🔴 تنها دو نفر ظرفیت جدید اضافه شد

باتوجه به درخواست‌های متعدد شما عزیزان برای شرکت در دوره #معاملات_الگوریتمی، با توجه به اینکه بعضی از شرکت‌کنندگان به صورت آفلاین کلاس‌ها را دنبال خواهند کرد تنها ۲ نفر ظرفیت #آنلاین اضافه شده است.
اولویت با کسانی است که سریعتر اقدام به ثبت نام نمایند.

شروع کلاس از چهارشنبه مورخ ۱۴۰۲/۰۲/۲۰
کسب اطلاعات بیشتر
@abedizohreh

@pyfinance

Why Trading Strategies fail in practice?

چرا استراتژی‌های معاملاتی، در دنیای واقعی ناکارا می‌شوند؟!

Source:
Advanced #Algorithmic_Trading by Michael Halls Moore

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
https://t.me/pyfinance

📁 لینوکس یا Linux سیستم‌عاملی که بین برنامه‌نویس‌ها خیلی محبوب است.
در این فایل با بعضی از دستوراتش آشنا می شویم.

#Linux

@pyfinance

الگوریتم Random Forest

جنگل تصادفی یا Random Forest یک الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده است که برای طبقه بندی، رگرسیون و سایر وظایف استفاده می‌شود. این الگوریتم، یک روش یادگیری گروهی (Ensemble Learning) است که چندین درخت تصمیم را برای پیش‌بینی دقیق‌تر ترکیب می‌کند. الگوریتم با انتخاب یک زیرمجموعه تصادفی از فیچرها و یک زیرمجموعه تصادفی از داده‌ها، و سپس ایجاد یک درخت تصمیم برای هر زیر مجموعه، جنگلی از درختان تصمیم را می‌سازد.

در طول آموزش، هر درخت تصمیم با انتخاب زیرمجموعه‌ای تصادفی از فیچر‌ها و سپس تقسیم داده‌ها بر اساس بهترین فیچر که داده‌ها را به بهترین شکل از هم جدا می‌کند، ساخته می‌شود. این فرآیند به صورت بازگشتی برای هر زیر مجموعه از داده‌ها تکرار می‌شود تا زمانی که یک معیار توقف برآورده شود (به عنوان مثال، حداکثر عمق یا حداقل تعداد نمونه در هر برگ).

در طول پیش‌بینی، هر درخت تصمیم در جنگل، کلاس (یا مقدار) نقطه داده ورودی را پیش‌بینی می‌کند، و کلاس (یا مقدار) با بیشترین رأی از همه درخت‌ها به عنوان پیش‌بینی نهایی برگردانده می‌شود.

از مزایای استفاده از Random Forest می‌توان به توانایی آن در مدیریت داده‌های با ابعاد بالا و مقاومت آن در برابر overfitting اشاره کرد. همچنین این الگوریتم می‌تواند داده‌های از دست رفته را مدیریت کند و در برابر موارد پرت (outliers) مقاوم است. علاوه بر این، Random Forest یک الگوریتم همه کاره است که می‌تواند برای طبقه‌بندی، رگرسیون، انتخاب فیچر و رتبه‌بندی استفاده شود و می‌تواند در حوزه‌های مختلفی مانند مالی، زیست شناسی و پردازش زبان طبیعی اعمال شود.

🔺 این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

🔴 تخفیف ویژه ۴۰٪

❇️ سومین دوره یک‌ساله معامله‌گر حرفه‌ای به سبک معاملات الگوریتمی

🔴 پروژه محور با اعطای مدرک معتبر
قابل ترجمه

دوست داری مسیر شغلی و مهاجرتیت رو متحول کنی و در انتهای دوره یه برنامه‌نویس مالی باشی که صفر تا صد یه پروژه کاربردی رو همراه با ما تکمیل کرده باشه؟

این دوره مناسب خودت هست❤️
➖➖➖➖➖➖
دریافت جزییات دوره:
@abedizohreh
➖➖➖➖➖➖
@pyfinance

با سلام و احترام
ممنون از عزیزانی که در این دوره همراه ما بودند
امروز مهلت ثبت نام با تخفیف ویژه و ۴۰درصدی دوره جامع یکساله به مدت ۲۰۰ساعت آموزش و پروژه محور به اتمام رسید🌸🌸

معرفی الگوریتم رگرسیون لجستیک

در یادگیری ماشین، رگرسیون لجستیک یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است که برای مسائل طبقه‌بندی باینری استفاده می‌شود. این مدل رابطه بین یک متغیر باینری وابسته و یک یا چند متغیر مستقل را با تخمین احتمال اینکه متغیر وابسته یک مقدار خاص (معمولاً 0 یا 1) را با توجه به مقادیر متغیرهای مستقل بگیرد، مدل می‌کند.

رگرسیون لجستیک با تبدیل خروجی یک مدل رگرسیون خطی با استفاده از یک تابع لجستیک یا سیگموئید کار می‌کند، که هر ورودی را به مقداری بین 0 و 1 نگاشت می‌کند. این خروجی نشان‌دهنده احتمال تعلق ورودی به کلاس مثبت یا کلاس منفی است.

مدل رگرسیون لجستیک با استفاده از مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود. پس از آموزش، می‌توان از مدل برای پیش‌بینی داده های جدید با محاسبه احتمال کلاس مثبت و تصمیم‌گیری طبقه‌بندی بر اساس مقدار آستانه استفاده کرد.

🔴 این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

الگوریتم‌های معروف ماشین‌لرنینگ


🟠رگرسیون خطی: رگرسیون خطی یک الگوریتم ساده و پرکاربرد برای مسائل رگرسیون است. هدف آن یافتن بهترین خطی است که نشان دهنده رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل است.

🔴رگرسیون لجستیک: رگرسیون لجستیک یک روش آماری برای تجزیه و تحلیل یک مجموعه داده است که در آن یک یا چند متغیر مستقل وجود دارد که یک نتیجه را تعیین می کند. معمولاً در مسائل طبقه بندی باینری استفاده می شود.

🟢الگوریتم K-nearest همسایه (KNN): یک الگوریتم ساده و موثر است که برای طبقه بندی و مسائل رگرسیون استفاده می شود. با یافتن K نزدیک‌ترین همسایه‌های یک نقطه داده و سپس پیش‌بینی کلاس یا مقدار بر اساس رأی اکثریت یا میانگین همسایه‌ها کار می‌کند.

🔵درخت تصمیم: درخت تصمیم یک الگوریتم پرکاربرد برای مسائل طبقه بندی و رگرسیون است. این نوع الگوریتم ها با تقسیم بازگشتی داده ها به زیر مجموعه ها بر اساس مقادیر متغیرهای ورودی، و ساختن یک ساختار درخت مانند که می تواند برای پیش بینی استفاده شود، کار می کنند.

🟠جنگل‌های تصادفی: جنگل‌های تصادفی یک روش مجموعه‌ای هستند که چندین درخت تصمیم را برای بهبود دقت و استحکام مدل ترکیب می‌کنند. هر درخت بر روی یک زیرمجموعه تصادفی از داده ها و یک زیر مجموعه تصادفی از متغیرهای ورودی آموزش داده می شود.

🔴ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): SVM یک الگوریتم قدرتمند برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون است. با یافتن هایپرپلنی که به بهترین وجه داده ها را به دو یا چند کلاس تفکیک می کند و حداکثر کردن حاشیه بین کلاس ها کار می کند.

🟢بیز ساده یا Naive Bayes: یک الگوریتم احتمالی است که برای مسائل طبقه بندی استفاده می شود. با محاسبه احتمال هر کلاس با توجه به متغیرهای ورودی، و انتخاب کلاس با بالاترین احتمال کار می کند.

🔵خوشه بندی K-means: یک الگوریتم محبوب است که برای مسائل خوشه بندی استفاده می شود. این کار با تقسیم داده ها به k خوشه, بر اساس شباهت متغیرهای ورودی، و بهینه سازی مراکز خوشه برای به حداقل رساندن مجموع فاصله های مجذور بین نقاط داده و مراکز خوشه مربوطه آنها کار می کند.

🟠الگوریتم PCA: یک الگوریتم پرکاربرد برای کاهش ابعاد است. با یافتن ترکیبات خطی متغیرهای ورودی که بیشترین واریانس را در داده‌ها توضیح می‌دهند، کار می‌کند و داده‌ها را در یک زیرفضای با ابعاد پایین‌تر نمایش می‌دهد.

🔴شبکه های عصبی: شبکه های عصبی خانواده ای از الگوریتم ها هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند. آنها را می توان برای طیف گسترده ای از مشکلات، از جمله طبقه بندی، رگرسیون، و یادگیری بدون نظارت استفاده کرد. برخی از انواع محبوب شبکه های عصبی عبارتند از: شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه های عصبی تکرارشونده (RNN).

🔴 این پست رو ChatGPT نوشته!

🔴 این ویدیو ربات انسان‌نما که اسمش Ameca هست رو نشون می‌ده. نکته‌ی جالب این ربات اینه که صورتش حس‌های مختلف رو نشون می‌ده و اینجا عکس‌المعلمش به دیدن خودش تو آینه رو می ‌بینین.


#هوش_مصنوعی

@pyfinance

معرفی الگوریتم PCA

الگوریتم PCA یک تکنیک آماری است که برای کاهش ابعاد داده‌های با ابعاد بالا و در عین حال حفظ تنوع تا حد ممکن استفاده می‌شود. این الگوریتم به طور گسترده در علم داده، یادگیری ماشین و سایر زمینه هایی که مجموعه داده های بزرگ رایج است استفاده می شود.

هدف PCA یافتن مجموعه جدیدی از متغیرها است که ترکیبی خطی از متغیرهای اصلی هستند، اما با این ویژگی که متغیرهای جدید همبستگی ندارند و بر اساس اهمیت آن‌ها در توضیح تغییرپذیری داده‌ها مرتب می‌شوند. این متغیرهای جدید اجزای اصلی principal components (PC) نامیده می‌شوند.


الگوریتم PCA می تواند برای اهداف مختلفی مانند کاهش ابعاد، تجسم داده ها، استخراج ویژگی ها و فشرده سازی داده ها استفاده شود.


🟡 الگوریتم PCA شامل مراحل زیر است:

استاندارد کردن داده ها: هر متغیر به گونه ای مقیاس بندی می شود که میانگین صفر و انحراف استاندارد یک داشته باشد.

محاسبه ماتریس کوواریانس: ماتریس کوواریانس ماتریسی است که نشان می دهد دو متغیر چقدر به یکدیگر مرتبط هستند. با ضرب انتقالی داده های استاندارد شده در خود داده های استاندارد محاسبه می شود.

محاسبه بردارهای ویژه و مقادیر ویژه ماتریس کوواریانس: بردارهای ویژه جهت هایی هستند که داده ها در آنها بیشترین تغییر را دارند، در حالی که مقادیر ویژه نشان دهنده مقدار واریانس توضیح داده شده توسط هر بردار ویژه است.

مرتب کردن بردارهای ویژه بر اساس مقادیر ویژه مربوطه: بردارهای ویژه به شکل نزولی مقادیر ویژه خود مرتب می‌شوند.

انتخاب k بردار ویژه اول: k بردار ویژه انتخاب می‌شوند که k تعداد ابعاد مورد نظر برای مجموعه داده کاهش یافته است.

تبدیل داده ها به فضای k بعدی جدید: داده ها با ضرب داده های استاندارد شده در k بردار ویژه به فضای جدید تبدیل می شوند.

الگوریتم PCA طیف گسترده ای از کاربردها در زمینه هایی مانند مالی، بازاریابی، مراقبت های بهداشتی و پردازش تصویر دارد. می توان از آن برای کاهش ابعاد مجموعه داده های بزرگ، شناسایی مهم ترین ویژگی های یک مجموعه داده، و ایجاد تجسم هایی استفاده کرد که امکان تفسیر آسان داده های پیچیده را فراهم می کند.


🔺 این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

آشنایی با دیپ‌فیک!

دیپ‌فیک تکنیکی است که از هوش مصنوعی (AI) برای ایجاد فیلم‌ها، تصاویر یا رکوردهای صوتی جعلی استفاده می‌کند که به نظر واقعی هستند اما در واقع دستکاری شده‌اند.

دیپ‌فیک‌ها با آموزش یک مدل یادگیری ماشین روی مجموعه داده‌های بزرگی از تصاویر یا ویدیوها، و سپس استفاده از مدل برای تولید محتوای جدیدی که واقعی به نظر می‌رسد، ایجاد می‌شوند.

اصطلاح «دیپ‌فیک» از ترکیب «Deep Learning» و «Fake» می‌آید. یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی برای یادگیری الگوها و روابط پیچیده از مجموعه داده های بزرگ استفاده می کند. دیپ فیک ها با استفاده از شبکه های متخاصم مولد (GAN) ایجاد می شوند، نوعی شبکه عصبی که از دو جزء تشکیل شده است: یک مولد و یک تشخیص دهنده.

تولید کننده محتوای جعلی مانند تصاویر یا ویدیوها را ایجاد می کند، در حالی که متمایزکننده آموزش می بیند تا بین محتوای واقعی و جعلی تمایز قائل شود. این دو جزء با هم در یک حلقه بازخورد آموزش داده می شوند تا زمانی که مولد محتوایی را تولید کند که از محتوای واقعی قابل تشخیص نیست.

دیپ‌فیک‌ها باعث نگرانی شده‌اند، زیرا می‌توان از آن‌ها برای انتشار اطلاعات نادرست، تبلیغات یا اخبار جعلی استفاده کرد. آن‌ها همچنین می توانند برای اهداف مخرب مانند ایجاد ویدیوهای جعلی از شخصیت های معروف برای بدنام کردن یا باج گیری آن‌ها استفاده شوند. تکنیک‌های تشخیص Deepfake هنوز در مراحل اولیه توسعه هستند و تمایز بین محتوای واقعی و جعلی چالش برانگیز است. بنابراین، افزایش آگاهی در مورد دیپ فیک و تأثیر بالقوه آن‌ها بر جامعه ضروری است.

🔺 این پست رو ChatGPT نوشته!


@pyfinance

💥دوره‌های رایگان در کانال یوتیوب💥

در حال حاضر چندین دوره کاملا رایگان در کانال یوتیوب قرار داده شده است. برخی از مهم‌ترین دوره‌ها:
- آموزش فارکس
- تحلیل تکنیکال مقدماتی و پیشرفته
- فیلترنویسی و تابلوخوانی
- امواج الیوت(جدید)
- تحلیل بنیادی(جدید)
و….
برای دسترسی به این ویدئوها روی لینک زیر کلیک نمایید:

https://youtube.com/@raoofiali

💥هر هفته ۲ ویدئوی جدید در کانال قرار می‌گیرد.
پ‌ن: الان خیلی‌ها برای دوره‌های بی‌کیفیت میلیون‌ها تومان می‌گیرن. اما ما تصمیم گرفتیم در این شرایط اقتصادی، پولمون رو از یوتیوب بگیریم و نه از جیب مردم عزیزمون! بنابراین صادقانه بگم که برای ادامه مسیر شدیدا به حمایتتون نیاز داریم.
اگه از کار ما خوشتون اومد ممنون می‌شم این پست رو با دیگران به اشتراک بگذارید
🙏🌸
➖➖➖➖➖➖➖
آموزش بازارهای مالی به زبان ساده
https://instagram.com/ecoraoofi