چرا پایتون بهترین انتخاب برای پروژه‌های هوش مصنوعی است ؟
1. سادگی و خوانایی کد
2. کتابخانه‌های قدرتمند
3. جامعه و منابع گسترده
4. پشتیبانی از پردازش موازی و محاسبات علمی
🔷@python_rd
1. سادگی و خوانایی کد
2. کتابخانه‌های قدرتمند
3. جامعه و منابع گسترده
4. پشتیبانی از پردازش موازی و محاسبات علمی
🔷@python_rd
✅نکات مهم برای بهینه‌سازی کد پایتون
🔹بهینه‌سازی کد نه تنها سرعت اجرای برنامه‌ها را افزایش می‌دهد بلکه خوانایی و نگهداری کد را نیز بهتر می‌کند.
1. استفاده از لیست‌های فشرده
2. اجتناب از تکرار کد
3. استفاده از ماژول‌های استاندارد
4. بهینه‌سازی حلقه‌ها
5. پروفایل کردن کد
🔹@pyrhon_rd
🔹بهینه‌سازی کد نه تنها سرعت اجرای برنامه‌ها را افزایش می‌دهد بلکه خوانایی و نگهداری کد را نیز بهتر می‌کند.
1. استفاده از لیست‌های فشرده
2. اجتناب از تکرار کد
3. استفاده از ماژول‌های استاندارد
4. بهینه‌سازی حلقه‌ها
5. پروفایل کردن کد
🔹@pyrhon_rd
🤓کد زیر را اجرا کنید و خروجی اون رو
اسکرین شات بگیرید و در گروه با دوستان به اشتراک بگذارید 🙏🏻😉
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
اسکرین شات بگیرید و در گروه با دوستان به اشتراک بگذارید 🙏🏻😉
import turtle
import colorsys
t = turtle.Turtle()
s = turtle.Screen()
s.bgcolor("black")
t.speed(0)
n=36
h=0
for i in range(460):
c=colorsys.hsv_to_rgb(h,1,0.9)
h+=1/n
t.color(c)
t.left(145)
for j in range(5):
t.forward(300)
t.left(150)◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
ایلان ماسک: دیگر داده‌ای برای آموزش هوش مصنوعی باقی نمانده است
🔹ایلان ماسک در گفتگویی زنده اعلام کرد که بیشتر داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی تا کنون استفاده شده و اکنون با کمبود داده‌های واقعی مواجه هستیم. او پیشنهاد کرد که شرکت‌ها برای جبران این کمبود باید از داده‌های مصنوعی تولید شده توسط خود هوش مصنوعی استفاده کنند.
🔹ماسک اشاره کرد که این رویکرد می‌تواند فرایند خودآموزی را تسهیل کند، جایی که هوش مصنوعی خود را درجه‌بندی کرده و داده‌های آموزشی تولید می‌کند. این روش در حال حاضر توسط شرکت‌هایی مانند مایکروسافت، متا و OpenAI در حال استفاده است.
🔹با این حال، نگرانی‌هایی وجود دارد مبنی بر اینکه استفاده از داده‌های مصنوعی می‌تواند به کاهش خلاقیت مدل‌های هوش مصنوعی و ایجاد سوگیری در داده‌ها منجر شود که روی خروجی‌ها تاثیر منفی خواهد گذاشت.
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
🔹ایلان ماسک در گفتگویی زنده اعلام کرد که بیشتر داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی تا کنون استفاده شده و اکنون با کمبود داده‌های واقعی مواجه هستیم. او پیشنهاد کرد که شرکت‌ها برای جبران این کمبود باید از داده‌های مصنوعی تولید شده توسط خود هوش مصنوعی استفاده کنند.
🔹ماسک اشاره کرد که این رویکرد می‌تواند فرایند خودآموزی را تسهیل کند، جایی که هوش مصنوعی خود را درجه‌بندی کرده و داده‌های آموزشی تولید می‌کند. این روش در حال حاضر توسط شرکت‌هایی مانند مایکروسافت، متا و OpenAI در حال استفاده است.
🔹با این حال، نگرانی‌هایی وجود دارد مبنی بر اینکه استفاده از داده‌های مصنوعی می‌تواند به کاهش خلاقیت مدل‌های هوش مصنوعی و ایجاد سوگیری در داده‌ها منجر شود که روی خروجی‌ها تاثیر منفی خواهد گذاشت.
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦