۱/۲
🚀برای انجام یک پروژه یادگیری ماشین، مراحل زیر را می‌توان به صورت خلاصه و کلیدی در نظر گرفت:
https://iransmartech.com/blog/
💠۱. جمع‌آوری داده: این مرحله شامل جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای آموزش و ارزیابی مدل می‌باشد.

💠۲. پیش‌پردازش داده‌ها: در این مرحله، داده‌های جمع‌آوری شده باید برای آموزش مدل آماده شوند. این شامل تنظیم داده‌ها، پاکسازی داده‌ها، پر کردن مقادیر خالی، انتخاب ویژگی‌ها و استخراج ویژگی‌ها می‌باشد.

💠۳. انتخاب مدل: در این مرحله، مدل‌های مختلف یادگیری ماشین برای آموزش داده‌ها انتخاب می‌شود.
https://iransmartech.com/blog/
💠۴. آموزش مدل: در این مرحله، داده‌های آماده‌ شده با استفاده از مدل‌های انتخاب شده برای آموزش استفاده می‌شوند.

۲/۲
💠۵. ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، باید ارزیابی کیفیت و عملکرد مدل با استفاده از داده‌های جدید صورت گیرد.

💠۶. بهینه‌سازی مدل: این مرحله شامل بهینه‌سازی مدل است تا بهبود عملکرد مدل حاصل شود.

💠۷. استفاده از مدل: پس از اینکه مدل بهینه شده است، می‌توان از آن برای پیش‌بینی داده‌های جدید استفاده کرد.

این محتوا در اصل خلاصه ای از مقاله
"یادگیری ماشین چیست؟_هرآنچه باید بدانید هست"
در لینک زیر به صورت کامل میتوانید مطالعه کنید 🥰

https://iransmartech.com/blog/

✨شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک ✨

📢 @smartech_ir
☎️ +989936511388
🌐 www.iransmartech.com

•┈┈••••✾•🌿🌺🌿•✾•••┈┈•ا

💠اهمیت و ضرورت بررسی تفاوت‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای علاقه‌مندان و متخصصان هوش مصنوعی این است که با شناخت دقیق‌تر و مفهومی‌تر این دو حوزه، بهتر می‌توانند در انتخاب و استفاده از الگوریتم‌ها و شبکه‌های عصبی مناسب برای مسائل مختلف هوش مصنوعی کمک کنند و عملکرد بهتری در پروژه‌های خود داشته باشند.

💠اما تفاوت‌های بین این دو حوزه به شرح زیر است:
https://iransmartech.com/blog/

1- پردازش داده‌های ساده: در یادگیری ماشین، داده‌های ساده، مانند رنگ، اندازه و تعداد را پردازش می‌کند، در حالی که در یادگیری عمیق، داده‌های پیچیده‌تری مانند تصاویر و ویدئوها پردازش می‌شوند.

2- مدل‌سازی داده‌ها: در یادگیری ماشین، مدل‌سازی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های ساده‌تر صورت می‌گیرد، در حالی که در یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر و قابل تطبیق‌تری برای مدل‌سازی داده‌ها استفاده می‌شوند.
https://iransmartech.com/blog/
3- دقت و کارایی: در یادگیری ماشین، دقت و کارایی مدل‌ها معمولاً پایین‌تر است، در حالی که در یادگیری عمیق، با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر، دقت و کارایی مدل‌ها بهبود می‌یابد.

ما در مقاله ای کامل این موضوع رو بررسی کردیم که در لینک زیر میتوانید این موضوع رو بررسی کنید:
https://iransmartech.com/blog/

✨شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک ✨

📢 @smartech_ir
☎️ +989936511388
🌐 www.iransmartech.com

•┈┈••••✾•🌿🌺🌿•✾•••┈┈•ا

💸کسب درآمد از هوش مصنوعی (AI) به چند دلیل کلیدی می تواند در آینده بسیار مفید باشد:

https://iransmartech.com/blog/

افزایش بهره‌وری🚀
🔹با گسترش و پیچیده شده وظایف شرکت ها،هوش مصنوعی می تواند بسیاری از وظایف و فرآیندها را خودکار کند و آنها را سریعتر و دقیق تر کند که می تواند منجر به افزایش کارایی و بهره وری برای مشاغل شود.

بهبود تصمیم گیری📊
🔹 در گذشته تصمیم های محدود پیش رو مدیران بود ولی کسب و کار های دیجیتالی اکنون تصمیمات بسیار متنوع و پرابهامی را پیش رو دارند.

جریان‌های درآمدی جدید🌱
🔹 این موضوع شاید بزرگترین موهبت هوش مصنوعی به کسب و کار ها باشد ، چرا که فروش تحلیل و آنالیز داده ها در بلند مدت شاید از خود کسب و کار اولیه نیز پرسود تر باشد. به عنوان مثال، شرکت‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای توسعه توصیه‌های شخصی یا خودکارسازی خدمات مشتریان استفاده کنند.

🌻ما در مقاله ای کامل این موضوع رو بررسی کردیم که در لینک زیر میتوانید این موضوع رو بررسی کنید:

https://iransmartech.com/blog/

✨شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک ✨

📢 @smartech_ir
☎️ +989936511388
🌐 www.iransmartech.com

•┈┈••••✾•🌿🌺🌿•✾•••┈┈•ا

الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار زیادی وجود دارند. اما در اینجا، به بیان نکاتی در مورد 10 الگوریتم برتر یادگیری ماشینی می‌پردازیم و نقاط قوت و ضعف هر یک را بررسی می‌کنیم:

👈🏻این پست در اصل خلاصه قسمتی از مقاله
«یادگیری ماشین چیست؟» هست.

🚀برای کسب و اطلاعات بیشتر وارد لینک زیر شوید
https://iransmartech.com/%db%8c%d8%a7%d8%af%da%af%db%8c%d8%b1%db%8c-%d9%85%d8%a7%d8%b4%db%8c%d9%86-%da%86%db%8c%d8%b3%d8%aa%d8%9f_%d9%87%d8%b1-%d8%a2%d9%86%da%86%d9%87-%da%a9%d9%87-%d8%a8%d8%a7%db%8c%d8%af-%d8%a8%d8%af%d8%a7/

💠Linear Regression:
🔸یکی از ساده‌ترین و معروف‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است. قابلیت پیش‌بینی قیمت خانه، درآمد و غیره را دارد. اما اگر داده‌های ورودی نامرتبط با یکدیگر باشند، خروجی این الگوریتم ممکن است نامعتبر باشد.

💠Logistic Regression:
🔸این الگوریتم در زمینه پیش‌بینی دسته‌بندی استفاده می‌شود. مزیت این الگوریتم این است که به آسانی می‌توان به داده‌های جدید اضافه کرد. اما این الگوریتم به سرعت برای داده‌های پیچیده ناموفق است.

💠Decision Tree:
🔸یکی از پرکاربردترین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است که به سادگی می‌توان آن را به داده‌های جدید اعمال کرد. اما به دلیل تمایل این الگوریتم به برش درخت، ممکن است با مشکلات اضافه روبرو شود.

💠Random Forest:
🔸این الگوریتم بر پایه مدل گرافیکی‌ها ساخته شده است. با این حال، این الگوریتم ممکن است به دلیل شدت پردازشی و مصرف حافظه بالا، برای برخی کاربران ناکارامد باشد.

💠K-Nearest Neighbors:
🔸این الگوریتم برای مسائل دسته‌بندی و پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرد. اما مشکلاتی مانند داده‌های پرت و یا کمبود داده‌ها ممکن است موجب افت دقت این الگوریتم شود.

💠Naive Bayes:
🔸نقاط قوت:
🔺سادگی و سرعت بالای این الگوریتم از جمله مزیت‌های آن است.
🔺می‌تواند با داده‌های بزرگ و پیچیده کار کند.
🔺با مجموعه داده‌های کم، به خوبی کار می‌کند.
🔸نقاط ضعف:
🔺این الگوریتم فرض می‌کند که ویژگی‌ها (فاکتورهایی که برای طبقه‌بندی استفاده می‌شوند) مستقل از یکدیگر هستند و این فرض در بعضی مسائل واقعی نادرست است.
🔺اگر تعداد نمونه‌ها برای یکی از طبقات بسیار کم باشد، این الگوریتم به دقت پایینی دست پیدا می‌کند.

✨شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک ✨
📢 @smartech.ir
☎️ +989936511388
🌐 www.iransmartech.com
•┈┈••••✾•🌿🌺🌿•✾•••┈┈•ا

💠یادگیری هوش مصنوعی در حال حاضر به یکی از مهمترین حوزه علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات تبدیل شده است و اکثر شرکت‌های فناوری در حال تمرکز بر روی این زمینه هستند به گونه ای که بیش از 60 درصد مدیران برای ورود به این حوزه برنامه ریزی کرده اند.
💠با خواندن کتاب‌های هوش مصنوعی، شما می‌توانید با روش‌ها، مدل‌ها، الگوریتم‌ها و مفاهیم مختلف در این حوزه آشنا شوید. همچنین، با خواندن کتاب‌های مختلف می‌توانید از تجربیات و دیدگاه‌های مختلف نویسندگان استفاده کنید و به شکل بهتری درک کنید که هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند و چگونه می‌توان آن را برای حل مسائل مختلف استفاده کرد.

ما در مقاله جدیدمان ، چند کتاب یادگیری هوش مصنوعی در سطوح مختلف معرفی کرده ایم.
📎https://iransmartech.com/%D8%A8%D9%87%D8%AA%D8%B1%DB%8C%D9%86-%DA%A9%D8%AA%D8%A7%D8%A8-%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D8%A2%D9%85%D9%88%D8%B2%D8%B4-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%D9%88-%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF/

💠توجه داشته باشید که قرار نیست این کتاب‌ها جامع باشند، و بسته به علایق و اهداف خاص شما، کتاب‌های عالی دیگری نیز در زمینه هوش مصنوعی وجود دارد.

💠این کتاب ها به خوبی نوشته شده اند، جذاب و پر از مثال های کاربردی هستند که درک مفاهیم و تکنیک های مربوط به یادگیری تقویتی را برای خوانندگان ساده تر می کنند.

💠با این حال، خواندن کتاب‌های هوش مصنوعی تنها کافی نیست و باید به همراه سایر روش‌های یادگیری هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرد. این شامل مشارکت در دوره‌های آموزشی، تمرین‌های عملی،مشارکت در پروژه‌های واقعی ،کازآموزی و... می‌شود.

👈🏻اگر در انتخاب مسیر درست یادگیری هوش مصنوعی شک دارید میتوانید با کلیک روی لینک زیر یک جلسه مشاوره رایگان رزرو کنید.👇🏻

📎https://iransmartech.com/contacts/

برای دریافت کد تخفیف ۱۰۰٪
کامنت کنید «عیدی اسمارتک » تا داخل دایرکت کد تخفیف رو براتون ارسال کنیم🤗

⚠️توجه داشته باشید که این کد تخفیف محدودیت داره و ۱۵ فروردین منقضی میشه⚠️

بفرستید برای دوستان تون تا اونها هم عیدی بگیرن😍😍

1️⃣برای دریافت عیدی از لینک داخل بایو وارد صفحه فروشگاهی سایت شوید
2️⃣مینی دوره رو وارد سبد خرید تون کنید
3️⃣ روی گزینه مشاهده سبد خرید کلیک کنید
4️⃣با اعمال کد تخفیف خرید تون رو نهایید کنید.
5️⃣اکنون شما به لینک دانلود محتوای مینی دوره دسترسی دارید

برای دریافت کد تخفیف ۴۹٪
کامنت کنید «عیدی اسمارتک » تا داخل وی پی کد تخفیف رو براتون ارسال کنیم 🤗
⚠️توجه داشته باشید که این کد تخفیف محدودیت داره و ۱۵ فروردین منقضی میشه⚠️
بفرستید برای دوستان تون تا اونها هم عیدی بگیرن😍😍

💌توجه کنید که این بیشترین تخفیف سال هست و دیگه تکرار نمیشه ❗

1️⃣برای دریافت عیدی از لینک داخل بایو وارد صفحه فروشگاهی سایت شوید
2️⃣دوره جامع رو وارد سبد خرید تون کنید
3️⃣ روی گزینه مشاهده سبد خرید کلیک کنید
4️⃣با اعمال کد تخفیف خرید تون رو نهایید کنید.
5️⃣اکنون شما دانش پذیر ما هستید

روز اول کاری سال جدید رو با مرور خاطرات آخرین دورهمی سالی ۱۴۰۱ شروع کنیم 🥰😍

سال ۱۴۰۱ با تمام مشکلات، تنش ها و ناامیدی ها به ویژه برای فعالین حوزه فناوری و نوآوری کشور به پایان خود رسید.

امیدواریم سال جدید در حوزه هوش مصنوعی دستاورد های بی‌نظیری داشته باشیم.
در این دورهمی آخر سال ، بخش کوچکی از خانواده بزرگ اسمارتک دعوت شدن

تیم های فناور اسمارتک که موفق به جذب سرمایه شده اند و یا در حال انجام پروژه ها هستن به معرفی خودشون و دستاورد هاشون پرداختن

اساتید و منتور های تخصصی هوش مصنوعی اسمارتک به سوالات و چالش های دانش پذیران پرداختن

و در نهایت به بررسی دستاورد های اسمارتک در سال گذشته و استراتژی و هدف گذاری در سال آینده پرداختیم

اولین روز کاری سال ۱۴۰۲ را به شما همراهان عزیز تبریک عرض میکنیم.

سرمایه گذاری شرکت Open AI در حوزه روباتیک

هفته گذشته این شرکت برای بار دوم روی استارتاپ 1X بالغ بر ۲۳ میلیون دلار سرمایه گذاری کرد.

هدف این استارتاپ ساخت ربات های انسان نما با کنترل از راه دور هست.

سایت این استارتاپ:
https://1x.tech/

✨شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک ✨
📢 @smartech_ir
🌐 www.iransmartech.com
•┈┈••••✾•🌿🌺🌿•✾•••┈┈•ا

با صدا ببینید🌱

هفت‌سین هوش مصنوعی😍

شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک ✨
@smartech_ir