نمونه سوالات لینکدین برای ارزیابی مهارت پایتون (Skill assesment):

https://github.com/Ebazhanov/linkedin-skill-assessments-quizzes/blob/main/python/python-quiz.md

🌍@python_rd

آشنایی با فریم ورک ها و کتابخانه های پایتون
قسمت چهاردهم
کتابخانه sys در پایتون شامل توابعی است که ارتباط برنامه با محیط اجرایی سیستم را مدیریت می‌کنند. این کتابخانه برای انجام وظایفی مانند دسترسی به پارامترهای خط فرمان، مدیریت مسیرهای سیستم، و به دست آوردن اطلاعاتی مانند نسخه پایتون و سیستم عامل استفاده می‌شود.

برخی از توابع مفید در کتابخانه sys عبارتند از:
- sys.argv:
لیستی از رشته‌هایی که به برنامه از طریق خط فرمان ارسال می‌شود.
- sys.path:
یک لیست از مسیرهایی که پایتون برای جستجوی ماژول‌ها در آن‌ها استفاده می‌کند.
- sys.platform:
نام سیستم عاملی که برنامه در آن اجرا می‌شود.
- sys.version:
نسخه پایتونی که در حال حاضر در حال اجرا است.
- sys.exit():
برنامه را خاتمه می‌دهد.

برای استفاده از توابع کتابخانه sys، ابتدا باید آن را با استفاده از دستور import وارد کنید. به عنوان مثال:

import sys

print(sys.argv)
print(sys.path)
print(sys.platform)
print(sys.version)


توجه داشته باشید که برخی از توابع در کتابخانه sys برای استفاده در سیستم‌عامل‌های خاصی مانند ویندوز یا لینوکس طراحی شده‌اند. لذا بهتر است قبل از استفاده از آن‌ها، مستندات رسمی پایتون را مطالعه کنید.
#فریم_ورک
#کتابخانه
#sys
@python_rd

📚🐍یک بایت از پایتون
📖زبان فارسی
#book
#کتاب
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

ماشین لرنینگ
قسمت اول
ماشین لرنینگ یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که در آن الگوریتم‌ها و مدل‌هایی برای یادگیری روابط پنهان در داده‌ها به کار می‌روند. در واقع، ماشین لرنینگ به ما امکان می‌دهد تا با استفاده از الگوریتم‌های خاص و مدل‌های پیچیده، از داده‌های ورودی خود، الگوهایی را استخراج کرده و با استفاده از آن‌ها، پیش‌بینی‌هایی در مورد داده‌های جدید ارائه کنیم.

یکی از مزیت‌های بزرگ ماشین لرنینگ، قابلیت استفاده از داده‌های بزرگ و پیچیده است. با توجه به اینکه داده‌های بزرگ در دنیای امروز فراوان هستند، این امکان به ما داده شده است که با استفاده از ماشین لرنینگ، از این داده‌ها برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بهبود کارایی در بسیاری از حوزه‌ها استفاده کنیم. برخی از مثال‌های کاربردی ماشین لرنینگ شامل تشخیص چهره، تشخیص الگوهای موسیقی، پیش‌بینی رفتار مشتریان، تشخیص بیماری‌ها و غیره می‌شود.

در کل، ماشین لرنینگ با استفاده از الگوریتم‌های خاص و داده‌های ورودی، قادر است تا به طور خودکار الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و با استفاده از آن‌ها، پیش‌بینی‌هایی را در مورد داده‌های جدید ارائه کند.
#machine_learning
@python_rd

🔴 این سایت یه موتور جستجوی هوش مصنوعی هست که می‌تونید هر کدوم از ابزارهای هوش مصنوعی که به دردتون می‌خوره، توش پیدا کنید.

➡️ https://www.futuretools.io

#هوش_مصنوعی #AI #معرفی_سایت #Introduce_Site
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

ماشین لرنینگ
قسمت دوم
الگوریتم ها و مدل ها برای یادگیری روابط پنهان داده ها

الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین به منظور یادگیری روابط پنهان داده ها به کار می‌روند. در واقع، در بسیاری از موارد، داده های ما دارای الگوهای پنهان هستند که به راحتی قابل تشخیص نیستند. به عنوان مثال، در یادگیری ماشین، مدل ها و الگوریتم ها با استفاده از داده های آموزشی، روابط پنهان داده ها را یاد می‌گیرند و سپس با استفاده از این روابط، برای پیش‌بینی نتایج جدید استفاده می‌شوند.

برخی از الگوریتم های یادگیری ماشین برای یادگیری روابط پنهان داده ها عبارتند از:

- شبکه های عصبی: این الگوریتم ها مانند ساختار مغز انسان عمل می‌کنند و با استفاده از لایه های بسیار عمیق، روابط پنهان داده ها را یاد می‌گیرند.
- درخت تصمیم: این الگوریتم ها با استفاده از تصمیمات مشتق شده از داده های آموزشی، درختی از تصمیمات را ساخته و برای پیش‌بینی نتایج جدید استفاده می‌شوند.
- ماشین بردار پشتیبان: این الگوریتم ها با استفاده از داده های آموزشی، یک مدل ریاضی برای پیش‌بینی نتایج جدید ایجاد می‌کنند.
- کلاسیفایر بیز: این الگوریتم ها برای پیش‌بینی نتایج جدید، از احتمالات و اطلاعات موجود در داده های آموزشی استفاده می‌کنند.

در کل، الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین برای یادگیری روابط پنهان داده ها بسیار موثر هستند و در بسیاری از حوزه های کاربردی مانند تشخیص چهره، تشخیص بیماری، پیش‌بینی رفتار مشتری و غیره، با موفقیت استفاده می‌شوند.
#machine_learning
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

ماشین لرنینگ
شبکه های عصبی

شبکه های عصبی یکی از الگوریتم های یادگیری عمیق در یادگیری ماشین لرنینگ هستند. این الگوریتم بر مبنای ساختار مغز انسان و عملکرد نورون ها در مغز انسان ساخته شده است. شبکه های عصبی متشکل از لایه هایی از نورون ها هستند که به صورت موازی با هم در ارتباط هستند و با استفاده از داده های آموزشی، یادگیری روابط پنهان داده ها را انجام می‌دهند. شبکه های عصبی معمولا برای مسائلی استفاده می‌شوند که دارای داده های پیچیده و روابط پنهان هستند.

شبکه های عصبی می‌توانند به عنوان یک الگوریتم یادگیری ماشین مفید باشند، زیرا قابلیت یادگیری روابط پیچیده و پنهان داده را دارند. این الگوریتم به عنوان یک الگوریتم یادگیری عمیق شناخته می‌شود، زیرا به دلیل ساختار پیچیده آن، قابلیت یادگیری بیشتری نسبت به الگوریتم های سطح بالاتر دارد.

شبکه های عصبی می‌توانند برای مسائل مختلفی مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیاء، تشخیص خطا در تصاویر پزشکی، شناسایی موسیقی، تشخیص زبان طبیعی و غیره استفاده شوند. با این حال، یادگیری شبکه های عصبی نیازمند مجموعه داده های آموزشی بزرگ و مناسب است که بتواند روابط پنهان داده را به خوبی یاد بگیرد. همچنین، شبکه های عصبی نیاز به پردازش قدرتمند و سخت افزاری دارند تا بتوانند با سرعت بالا و دقت بالا، داده های پیچیده را پردازش کنند.
#machine_learning
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

😳 تشخیص لحظه‌ای احساسات شما با استفاده از هوش مصنوعی!

⏺ ممکنه هوش مصنوعی در آینده بتونه انسان‌ها رو حتی بیشتر از خودشون درک کنه.

#هوش_مصنوعی #AI
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 کلمه های کلیدی پایتون


#پایتون #کلمه_کلیدی
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 وقتی تو مصاحبه میگن برنامه ای بنویسید که کوچک ترین عدد لیست رو پیدا کنه، همچین کاری کنید😂👌

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔷40 ایده پروژه ماشین لرنینگ با پایتون :

♦️1. Classification:

🔸End to End Chatbot
🔸Loan Approval Prediction
🔸Text Emotions Classification
🔸Credit Score Classification
🔸Ads Click-Through Rate Prediction
🔸Consumer Complaint Classification
🔸Password Strength Checker
🔸Spam Comments Detection
🔸Online Food Order Prediction
🔸MNIST Digits Classification
🔸Online Payments Fraud Detection
🔸Classification with Neural Networks
🔸Language Detection
🔸News Classification
🔸Iris Flower Classification
🔸Sarcasm Detection
🔸Social Media Ads Classification

♦️2. Regression:

🔸Retail Price Optimization
🔸Food Delivery Time Prediction
🔸Diamond Price Prediction
🔸Salary Prediction
🔸House Rent Prediction
🔸Instagram Reach Prediction
🔸Student Marks Prediction
🔸Waiter Tips Prediction
🔸Cryptocurrency Price Prediction
🔸Stock Price Prediction
🔸Health Insurance Premium
Prediction

♦️3. Time Series:

🔸Currency Exchange Rate Forecasting
🔸Instagram Reach Forecasting
🔸Time Series Forecasting with ARIMA
🔸Weather Forecasting
🔸Website Traffic Forecasting
🔸Business Forecasting
🔸Recommendation Systems:
🔸Hybrid Recommendation System
🔸News Recommendation System

♦️4. Clustering:

🔸App User Segmentation
🔸Credit Card Clustering
🔸Topic Modelling
🔸Clustering Music Genres

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

📚خیلی جالبه که رییس مایکروسافت از زبان فارسی و شعر مولانا برای تست قدرت GTP-4 استفاده کرده.

📖اینجا ازش می‌پرسه کی فهمیدی این یه تکنولوژی انقلابیه و باید هر چی داری رو روش سرمایه‌گذاری کنی؟ میگه تابستون پارسال وقتی دیدم با چه مهارتی شعر مولانا رو از فارسی به انگلیسی ترجمه می‌کنه.
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 بهترین کتاب ها برای یادگیری پایتون✌️

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 هوش مصنوعی های کاربردی:

1. Dall E 2 : تبدیل متن به عکس
2. Supertone : آهنگ ساز
3. Synthesia : ساخت آواتار
4. Kaiber : تبدیل متن به ویدیو
5. Grammarly : تصحیح دستوری متن
6. Jasper : تولید محتوا
7. ChatGPT : جواب هر سوالی
8. Tone : تبدیل متن به صدا

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

مقایسه کد زنی و استخراج دیتا به کمک SQL و Pandas


⚙@python_rd

🔴 هرکدوم چه‌ کاربردی دارن؟✌️

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 از این روش استفاده کنید👌

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦