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 ✿◉•◦
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 ✿◉•◦
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😳 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 ✿◉•◦
⏺ ممکنه هوش مصنوعی در آینده بتونه انسان‌ها رو حتی بیشتر از خودشون درک کنه.
#هوش_مصنوعی #AI
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
🔴 وقتی تو مصاحبه میگن برنامه ای بنویسید که کوچک ترین عدد لیست رو پیدا کنه، همچین کاری کنید😂👌
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
◦•◉✿ @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 ✿◉•◦
♦️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 ✿◉•◦
📖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 ✿◉•◦
🔴 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 ✿◉•◦
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 ✿◉•◦
What will be the Output of the following code?
a = [5,10,15,20,25] k = 1 i = a[1]+1 j = a[2]+1 m = a[k+1] print(i,j,m)
a = [5,10,15,20,25] k = 1 i = a[1]+1 j = a[2]+1 m = a[k+1] print(i,j,m)
Anonymous Quiz
3%
1 15 12
69%
11 16 15
18%
11 15 15
10%
16 11 15
What will be the Output of the following code?
A = [1,2,3,9,5,6,7] print(A[1:4:-2])
A = [1,2,3,9,5,6,7] print(A[1:4:-2])
Anonymous Quiz
15%
[2,6,5]
30%
[2,9]
17%
[ ]
38%
Error
🔴 وبسایت های مورد نیاز برای دانشجو ها:
1. Doctranslator.com ترجمه فایل پی دی اف
2. Speechtext.ai تایپ صوتی
3. sci_hub.se دانلود رایگان مقاله
4. summarizer.org تبدیل پی دی اف به power
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
1. Doctranslator.com ترجمه فایل پی دی اف
2. Speechtext.ai تایپ صوتی
3. sci_hub.se دانلود رایگان مقاله
4. summarizer.org تبدیل پی دی اف به power
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
🔴 برای نوشتن رزومه از ChatGPT استفاده نکنید، به جاش از kickresume استفاده کنید.
یک الگوی رزومه انتخال کنید و اونو برای خودتون بسازید، همچنین به شما اجازه میده رزومه قبلی خودتون رو دوباره بنویسید و اون رو با رزومه های موجود توی پایگاه داده خودتون مقایسه کنید.
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
یک الگوی رزومه انتخال کنید و اونو برای خودتون بسازید، همچنین به شما اجازه میده رزومه قبلی خودتون رو دوباره بنویسید و اون رو با رزومه های موجود توی پایگاه داده خودتون مقایسه کنید.
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
🔵 یادگیری زبان انگلیسی با هوش مصنوعی
1️⃣ با deep write اشتباهات متن خودتون تصحیح کنید
➡️ https://www.deepl.com/write
2️⃣ دوره‌های زبان انگلیسی با دستیاری هوش مصنوعی
➡️ https://alulaenglish.com
3️⃣ متن شما را به 100 زبان بازنویسی می‌کند.
➡️ https://alulaenglish.com
4️⃣ ادیت GPT، افزونه‌ی کروم برای بررسی متن و تصحیح آن
➡️ Chrome
5️⃣ کارنا یک اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی برای یادگیری زبان انگلیسی
📥 IOS
📥 Android
6️⃣ معلم زبان انگلیسی
👨🏫 Slai
#هوش_مصنوعی #AI #معرفی_سایت #Introduce_Site #زبان
https://t.me/python_rd
1️⃣ با deep write اشتباهات متن خودتون تصحیح کنید
➡️ https://www.deepl.com/write
2️⃣ دوره‌های زبان انگلیسی با دستیاری هوش مصنوعی
➡️ https://alulaenglish.com
3️⃣ متن شما را به 100 زبان بازنویسی می‌کند.
➡️ https://alulaenglish.com
4️⃣ ادیت GPT، افزونه‌ی کروم برای بررسی متن و تصحیح آن
➡️ Chrome
5️⃣ کارنا یک اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی برای یادگیری زبان انگلیسی
📥 IOS
📥 Android
6️⃣ معلم زبان انگلیسی
👨🏫 Slai
#هوش_مصنوعی #AI #معرفی_سایت #Introduce_Site #زبان
https://t.me/python_rd
آنالیز داده با پایتون
پایتون با داشتن کتابخانه‌های بسیار زیاد، یکی از بهترین ابزارهای برای انجام تحلیل داده است. در ادامه به برخی از کتابخانه‌های مهم برای انجام تحلیل داده با پایتون اشاره می‌کنم.
1. کتابخانه NumPy: کتابخانه‌ای برای محاسبات علمی که توانایی ایجاد آرایه‌های چند بعدی را دارد. این کتابخانه به عنوان پایه برای کتابخانه‌های دیگری مانند Pandas و Scikit-Learn استفاده می‌شود.
2. کتابخانه Pandas: کتابخانه‌ای برای تحلیل داده که به صورت مستقیم با داده‌های داخلی و خارجی کار می‌کند. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد دیتافریم، انجام عملیات روی داده‌ها، ترکیب داده‌ها، تغییر شکل داده‌ها و غیره را دارد.
3. کتابخانه Matplotlib: یک کتابخانه برای ترسیم نمودارهای داده‌ای است. این کتابخانه امکان ترسیم انواع نمودارهای مختلف مانند نمودار خطی، نمودار نقطه‌ای، نمودار شعاعی و غیره را فراهم می‌کند.
4. کتابخانه Seaborn: یک کتابخانه برای ترسیم نمودارهای داده‌ای زیبا و جذاب است. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ترسیم نمودارهای چند متغیره، نمودارهای توزیع، نمودارهای رابطه و غیره را دارد.
5. کتابخانه Scikit-Learn: یک کتابخانه برای یادگیری ماشین است که به صورت گسترده‌ای در تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین، ارزیابی مدل‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها و غیره را دارد.
6. کتابخانه Statsmodels: یک کتابخانه برای مدل‌سازی آماری است. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد مدل‌های آماری، تحلیل داده‌های زمانی، تحلیل رگرسیونی و غیره را دارد.
7. کتابخانه TensorFlow: یک کتابخانه برای یادگیری عمیق است که برای ایجاد مدل‌های پیچیده‌ی یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد شبکه‌های عصبی، ارزیابی مدل‌ها، پردازش تصویر و غیره را دارد.
با استفاده از این کتابخانه‌ها، می‌توانید داده‌های خود را تحلیل کرده و به نتایج مورد نظر دست یابید.
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
پایتون با داشتن کتابخانه‌های بسیار زیاد، یکی از بهترین ابزارهای برای انجام تحلیل داده است. در ادامه به برخی از کتابخانه‌های مهم برای انجام تحلیل داده با پایتون اشاره می‌کنم.
1. کتابخانه NumPy: کتابخانه‌ای برای محاسبات علمی که توانایی ایجاد آرایه‌های چند بعدی را دارد. این کتابخانه به عنوان پایه برای کتابخانه‌های دیگری مانند Pandas و Scikit-Learn استفاده می‌شود.
2. کتابخانه Pandas: کتابخانه‌ای برای تحلیل داده که به صورت مستقیم با داده‌های داخلی و خارجی کار می‌کند. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد دیتافریم، انجام عملیات روی داده‌ها، ترکیب داده‌ها، تغییر شکل داده‌ها و غیره را دارد.
3. کتابخانه Matplotlib: یک کتابخانه برای ترسیم نمودارهای داده‌ای است. این کتابخانه امکان ترسیم انواع نمودارهای مختلف مانند نمودار خطی، نمودار نقطه‌ای، نمودار شعاعی و غیره را فراهم می‌کند.
4. کتابخانه Seaborn: یک کتابخانه برای ترسیم نمودارهای داده‌ای زیبا و جذاب است. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ترسیم نمودارهای چند متغیره، نمودارهای توزیع، نمودارهای رابطه و غیره را دارد.
5. کتابخانه Scikit-Learn: یک کتابخانه برای یادگیری ماشین است که به صورت گسترده‌ای در تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین، ارزیابی مدل‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها و غیره را دارد.
6. کتابخانه Statsmodels: یک کتابخانه برای مدل‌سازی آماری است. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد مدل‌های آماری، تحلیل داده‌های زمانی، تحلیل رگرسیونی و غیره را دارد.
7. کتابخانه TensorFlow: یک کتابخانه برای یادگیری عمیق است که برای ایجاد مدل‌های پیچیده‌ی یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد شبکه‌های عصبی، ارزیابی مدل‌ها، پردازش تصویر و غیره را دارد.
با استفاده از این کتابخانه‌ها، می‌توانید داده‌های خود را تحلیل کرده و به نتایج مورد نظر دست یابید.
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
🔴 بهترین چنل های یوتیوب برای پایتون:
1. Tech With TIM
2. FreeCodeCamp
3. CodewithHarry
4.Telusko
5. Corey Schafer
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦
1. Tech With TIM
2. FreeCodeCamp
3. CodewithHarry
4.Telusko
5. Corey Schafer
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦