Machine Learning | یادگیری ماشین
الذهاب إلى القناة على Telegram
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine Learning | یادگیری ماشین
تُعد قناة Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 34 757 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 861 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 226 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 34 757 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -79، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.33%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.62% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 201 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 259 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 30 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
34 757
المشتركون
+224 ساعات
-307 أيام
-7930 أيام
أرشيف المشاركات
⚙️ دوره‌ی پروژه‌محور «MLOps»
👨🏻💻 کد زدن برای آموزش یه مدل یادگیری ماشین، تازه اولِ مسیره. برای اینکه پروژه‌ا‌ت در محیط واقعیِ بیزینس دووم بیاره، باید مثل یه مهندس نرم‌افزار به قضیه نگاه کنی؛ یعنی فراتر از یه اسکریپت ساده، حواست به ساختار کد، پیاده‌سازی تست‌ها، مدیریت پکیج‌ها و وابستگی‌ها، اتوماسیون و نگهداریِ سیستم باشه.
🔧 در این دوره‌ی پروژه‌محور، یاد می‌گیری که چطور پروژه‌های پایتون و یادگیری ماشین رو از مرحله‌ی آزمایش و نمونه‌سازی به کدهایی ساخت‌یافته، قابل‌توسعه و آماده‌ی استفاده در محیط عملیاتی تبدیل کنی.
⬅️ مباحثش هم شامل: 🔹 راه‌اندازی محیط توسعه 🔹 ساخت نمونه اولیه مدل 🔹 تبدیل کد آزمایشی به پروژه قابل نگهداری 🔹 تست و اعتبارسنجی 🔹 خودکارسازی و استقرار 🔹 مدیریت آزمایش‌های ML 🔹 پایش سیستم در محیط واقعی┌ 💻 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
Repost from N/a
🔴 آخرین فرصت — ۳ آموزش از فرادرس انتخاب کن؛
💯 هر آموزش رو با ۸۹ هزار تومن دریافت کن!!
🎁 کد تخفیف: FRNWT89
🎯 آموزش‌های پیشنهادی برای شما:👇
▫️ آموزش ChatGPT API – از مهندسی پرامپت تا پروژه‌های کاربردی
▫️ تحلیل و پیش‌بینی داده با PyCaret در پایتون – مدل‌های یادگیری ماشین
▫️ آموزش Power BI – تحلیل و طراحی داشبوردهای پیشرفته
▫️ پانداس pandas - تحلیل اطلاعات در پایتون
▫️ شناسایی ناهنجاری داده با پایتون – از روش‌های پایه تا پیشرفته
✅ سایر آموزشها + جزئیات طرح [کلیک کنید]
🔴 توجه: از این کد فقط یک‌بار میتونی استفاده کنی؛ پس هر ۳ آموزش رو در یک سفارش ثبت کن.
@FaraDars — فرادرس
🖥 دوره «یادگیری ماشین در پروداکشن»
👨🏻💻 ساختن یه مدل یادگیری ماشین یا یه ایجنت هوش مصنوعی که تو محیط دمو بی‌نقص کار کنه، زمین تا آسمون با دیپلوی کردن سیستمی که تو دنیای واقعیِ بیزینس دوام بیاره فرق داره.
📃 وقتی پروژه‌ت میره روی پروداکشن، باید بتونی پرفورمنسش رو مانیتور کنی، خطاهاش رو بگیری، امنیتش رو تأمین کنی و در برابر تغییرات دیتا به‌روزش نگهداری.
😀 این دوره‌ی ML از دانشگاه کارنگی ملون، دقیقاً روی همین بخش تمرکز داره و شامل مباحث زیر می‌شه:
🔹 استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و خودکارسازی پایپ‌لاین‌ها 🔹 ارزیابی مدل‌ها و تست رفتار سیستم‌های مبتنی بر LLM و ایجنت‌ها 🔹 کار با ابزارهایی مثل Docker ،Apache Kafka ،Prometheus و Grafana 🔹 پایش کیفیت داده و شناسایی تغییر در توزیع داده‌ها 🔹 امنیت، ایمنی، توضیح‌پذیری و انصاف در سیستم‌های AI 🔹 کار با معماری‌های RAG و سیستم‌های Agentic AI 🔹 مدیریت ریسک و هزینه و افزایش مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی📖 منابع آموزشی دوره: ✅ اسلایدها، تمرین‌ها و آزمایشگاه‌های عملی ✅ ویدیوهای ضبط‌شده‌ی جلسات ترم بهار ۲۰۲۶ ✅ کتاب Machine Learning in Production ✅ کدها و پروژه‌های عملی منتشرشده 💻 Machine Learning in Production 💻 Machine Learning in Production 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
🤩 یادگیری ML در مقیاس واقعی
⬅️ از Spark و SVD تا MCP و LLM
👨🏻💻 هرچه مدل‌های یادگیری ماشین بزرگ‌تر و پیچیده‌تر می‌شن، اجرای اون‌ها هم به منابع محاسباتی بیشتری نیاز داره. برای همین، باید بدونیم چطور مصرف حافظه و هزینه‌ی محاسبات رو مدیریت کنیم، تبادل داده بین پردازنده‌ها رو بهینه کنیم و مدل‌ها رو در مقیاس بزرگ اجرا کنیم.
📚 کتاب ScaDaMaLe این مباحث رو کنار هم بررسی می‌کنه؛ از مبانی ریاضی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر و یادگیری ماشین توزیع‌شده گرفته تا مهندسی مدل‌های زبان بزرگ.
😀 نسخه‌ی ۲۰۲۶ این کتاب شامل آزمایش‌های عملی در محیط‌های محاسباتی بازتولیدپذیره که داخل کانتینر اجرا می‌شن. همچنین، نتایج اصلی ریاضی کتاب با ابزارهای ماشینی بررسی و راستی‌آزمایی می‌شن.
🌐 The ScaDaMaLe Book
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Repost from هشتگ تبلیغ تخصصی
⏰ مدرسه پاییزی هوش مصنوعی و علم داده با مدرک دو زبانه
⁉️ چرا این دوره:
◀️ مدرک دو زبانه معتبر ◀️ انجام پروژه های کاربردی و یک پروژه جامع در طول دوره ◀️ پشتیبانی علمی⁉️ مخاطبین این دوره چه کسانی هستند؟ 👌 دانشجویان و فارغ التحصیلان تحصیلات تکمیلی رشته‌های فنی مهندسی و علوم انسانی 👌 علاقمندان به حوزه های هوش مصنوعی و علم داده 👌 دانشجویانی که قصد نوشتن پایان نامه در این حوزه را دارند 👌 افرادی که قصد مهاجرت کاری یا تحصیلی دارند 👈 جهت دریافت سرفصل ها ، فیلم آموزشی، مشاوره رایگان و اطلاعات تکمیلی؛ فرم زیر را تکمیل کنید. ➡️ https://httb.ir/7mM8Q ➖➖➖➖
🎲 کتاب «مبانی احتمالات هوش مصنوعی مدرن»
👨🏻💻 این کتاب ۲۴۴ صفحه‌ای در ۱۷ فصل، از مبانی احتمال و استدلال آماری تا مدل‌های زبانی، مدل‌های مولد و سیستم‌های ایجنتی رو پوشش می‌ده.
🕧 موضوعات مهم کتاب شامل این موارد می‌شن: 🔹 مبانی ریاضی و آماری: احتمال شرطی، توزیع‌های گاوسی، روش مونت‌کارلو و استدلال آماری 🔹 یادگیری ماشین: تعمیم‌پذیری مدل‌ها، بهینه‌سازی تصادفی و نظریه‌ی اطلاعات 🔹 مدل‌های مولد: متغیرهای نهفته، مدل‌های متغیر نهفته (VAE) و مدل‌های انتشار 🔹 تصمیم‌گیری و یادگیری تقویتی: فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف، روش‌های گرادیان سیاست و هم‌راستاسازی مدل‌ها 🔹 سیستم‌های ایجنتی: حافظه، استفاده از ابزارها، جست‌وجو و تصمیم‌گیری قابل‌اعتماد✏️ برای هر فصل، یک آزمایش محاسباتی هم در نظر گرفته شده؛ بنابراین، علاوه بر یادگیری مفاهیم، میتونی با کد پایتون و داده‌های مصنوعی، ایده‌ها رو اجرا کنی و نتایجشون رو بررسی کنی. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
Repost from Arvancloud
شبکه توزیع محتوا آروان‌کلاد؛ گسترده‌ترین شبکه لبه ایران
🌐 با ظرفیت ۴٬۲ ترابیت بر ثانیه (Tbps)، شبکه توزیع محتوای آروان‌کلاد به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا ترافیک همزمان کاربران را حتا در اوج بازدید مدیریت کنند و محتوای وب‌سایت خود را با کم‌ترین تاخیر به دست کاربران برسانند.
📊 وقتی کمپین تبلیغاتی اجرا می‌کنید، فروش ویژه دارید یا کاربران زیادی به‌طور همزمان وارد وب‌سایت‌تان می‌شوند، زیرساخت شما باید آماده‌ی پاسخ‌گویی به حجم بالای درخواست‌ها باشد. CDN آروان‌کلاد با توزیع محتوا در شبکه‌ی لبه، بار سرور اصلی را کاهش می‌دهد و به حفظ پایداری سرویس کمک می‌کند.
✅ ظرفیت 4.2Tbps؛ برای مدیریت ترافیک همزمان سنگین
✅ کاهش بار سرور اصلی و داون‌تایم
✅ کمک به مدیریت پایدار میلیون‌ها کاربر همزمان
🍉 اگر برای کمپین‌های پیش‌رو یا رشد ترافیک وب‌سایت‌تان به زیرساختی آماده نیاز دارید، فرم درخواست مشاوره را پر کنید تا کارشناسان فروش آروان‌کلاد درباره‌ی نیازهای کسب‌وکار شما با شما گفت‌وگو کنند.
https://r1c.ir/toz35
☁️ @Arvancloud
Repost from Mcinews
پیشنهادهای همراه اول برای خرید مودم و گوشی در آغاز سال تحصیلی
🔹همراه اول در کمپین «کوله‌ات را کامل بچین»، مودم‌های رومیزی 4G و 5G، گوشی‌های اقتصادی و میان‌رده را با شرایط ویژه عرضه کرده است.
🔹علاقه‌مندان تا ۳۰ مهر فرصت دارند از پیشنهادهای این کمپین استفاده کنند.
🔹در این طرح به ازای هر ۱۰ هزار تومان خرید، یک امتیاز برای شرکت در قرعه‌کشی در نظر گرفته شده و در پایان این کمپین به ۱۰ برگزیده، کمک‌هزینه خرید لپ‌تاپ تعلق می‌گیرد.
مشاهده جزئیات و شرکت در کمپین:
https://zbl.io/MCIcrslZuuC
http://mci.ir/-ZRCYNC
@mcinews
🤖 از داده‌ها یاد بگیرید؛ با پایتون مدل‌های هوشمند بسازید!
امروزه یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها در دنیای هوش مصنوعی و تحلیل داده است؛ مهارتی که به شما کمک می‌کند از داده‌های خام، الگوهای ارزشمند استخراج کنید و مدل‌هایی بسازید که بتوانند پیش‌بینی، طبقه‌بندی و تصمیم‌گیری کنند.
در دوره ماشین لرنینگ با پایتون، مسیر یادگیری از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های کاربردی را به‌صورت عملی دنبال می‌کنید و با ابزارها و کتابخانه‌های پرکاربرد پایتون در حوزه Machine Learning کار خواهید کرد.
اگر می‌خواهید پایتون را از یک زبان برنامه‌نویسی به ابزاری برای ساخت مدل‌های هوشمند تبدیل کنید، این دوره می‌تواند شروعی جدی برای ورود شما به دنیای Machine Learning باشد.
برای ثبت‌نام میتونی به سایت ما مراجعه کنی🔗
https://link.sharif.ac/yfgJa
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999
📲 مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif_626
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص...
🤩 جزوه دانشگاهی «مبانی ریاضی ماشین لرنینگ»
👨🏻💻 این جزوه ML دانشگاه پنسیلوانیا برای کسایی مناسبه که می‌خوان پایه‌های ریاضی موردنیاز برای یادگیری ماشین رو در سه حوزه‌ی جبر خطی، حسابان چندمتغیره و بهینه‌سازی تقویت کنن.
📝 مباحث با بخش‌های مشخصی مثل تعریف‌ها و ایده‌های کلیدی، مثال‌های حل‌شده، اشتباهات رایج، کاربرد مفاهیم در یادگیری ماشین، تمرین‌های محاسباتی با NumPy و سؤال‌های تمرینی به سبک امتحان پیش می‌رن.
✅ این مسیر ۱۵ هفته‌ای، مباحث رو حول سه سؤال اصلی به هم وصل می‌کنه:
🔴 داده‌ها چطور نمایش داده می‌شن؟
🔵 مدل چطور خطاش رو محاسبه و کاهش می‌ده؟
🟢 و الگوریتم‌ها چطور به جواب بهینه می‌رسن؟
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Repost from ابر ویراک
☁️ ابرک ویراک را 24 ساعت رایگان تست کنید!
قبل از خرید، سرویس ابری VirakCloud را با شرایط واقعی امتحان کنید:
🎁 24 ساعت تست رایگان
🚀 پهنای باند اختصاصی با ترافیک نامحدود
⏱️ پرداخت ساعتی؛ فقط به اندازه مصرفتان هزینه کنید
بدون نیاز به تعهد بلندمدت، ابرک خودتان را بسازید، عملکرد سرویس را بررسی کنید و بعد تصمیم بگیرید.
برای دریافت کد تست رایگان، کلمه «تست» را به آیدی زیر ارسال کنید:
https://t.me/cloud_virak
👇 سپس وارد پنل VirakCloud شوید، کد را وارد کنید و ابرک خود را بسازید:
🔗 https://B2n.ir/qy4432
☎️ 02191555530
🌐 virakcloud.com
🧾 سوالات مصاحبه مهندسی یادگیری ماشین من
⬅️ در شرکت Zomato
👨🏻💻 تو مصاحبه‌های مهندسی یادگیری ماشین، دیگه با دونستن یه سری تعریف تئوری و اسم الگوریتم‌ها نمی‌شه جلو رفت.
📃 نمونه‌ش تجربه‌ی مصاحبه‌ی یکی از بچه‌ها تو Zomatoئه که فقط به حفظ کردن مفاهیم تئوری محدود نمی‌شده؛ بلکه دست‌به‌کد بودن، درک دقیق رفتار مدل‌ها و پیدا کردن راه‌های عملی برای بهبود یه سیستم AI رو به چالش کشیده بودن.
📄 در فایل زیر، تجربه مصاحبه مهندسی یادگیری ماشین در Zomato رو مرحله‌به‌مرحله بررسی کردم؛ از آزمون اولیه و پیاده‌سازی RAG گرفته تا تفاوت امبدینگ‌های BERT و Word2Vec، تأثیر توکنایزر و کوانتایزیشن روی مدل‌ها و طراحی و بهبود پایپ‌لاین ایجنت.
📜 جزوه فارسی: PDF
🔗 منبع: لینک
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
🔥 اجرای مدل‌های زبانی تا ۴ برابر سریع‌تر از llama.cpp
👨🏻💻 اجرای مدل‌های زبانی به‌صورت لوکال روی مک معمولاً با محدودیت پهنای باند حافظه روبه‌رو می‌شه. حتی اگه GPU قدرت محاسباتی بالایی داشته باشه، برای تولید هر توکن باید وزن‌های مدل دوباره از حافظه خونده بشن؛ فرایندی که سرعت تولید متن رو محدود می‌کنه.
📝 موتور استنتاج اوپن‌سورس uzu با تمرکز روی اجرای مدل‌های AI به‌صورت لوکال، تلاش می‌کنه این محدودیت رو با روش‌های بهینه‌تری دور بزنه.
↙️ در یه تست، مدل Qwen3.5-9B روی یک MacBook Pro با تراشه‌ی پایه‌ی M5 و حافظه‌ی ۱۶ گیگابایتی، با سه موتور استنتاج اجرا شده:
🔘 llama.cpp: حدود ۲۲ توکن بر ثانیه
🔘 MLX: حدود ۲۵٫۱ توکن بر ثانیه
🔘 uzu: حدود ۹۲٫۱ توکن بر ثانیه
✅ یعنی uzu در این آزمایش حدود ۴٫۲ برابر سریع‌تر از llama.cpp و ۳٫۷ برابر سریع‌تر از MLX بوده.
😎 این موتور برای استفاده در اپلیکیشن‌ها طراحی شده و رابط‌هایی برای Rust ،Swift، پایتون و TypeScript داره. امکان اجرای مدل روی دستگاه کاربر، بدون ارسال داده به سرور خارجی، هم از کاربردهای مهمشه.
🔴 mirai labs
😸 uzu
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
📊 داده‌ها را به تصمیم‌های هوشمند تبدیل کنید!
در دنیای کسب‌وکار، صرفاً داشتن داده کافی نیست؛ مهم این است که بتوانید داده‌ها را تحلیل کنید، الگوها را شناسایی کنید و از نتایج آن‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کنید.
💻 دوره آموزشی نرم‌افزار Microsoft Power BI
با یادگیری Power BI، مهارت‌های خود را در زمینه تحلیل و مصورسازی داده‌ها توسعه دهید و گزارش‌های حرفه‌ای و داشبوردهای مدیریتی ایجاد کنید.
🔹 آشنایی با قابلیت‌های نرم‌افزار Power BI
🔹 تحلیل و مصورسازی داده‌ها
🔹 تهیه گزارش‌های کاربردی و داشبوردهای مدیریتی
🔹 ارتقای مهارت‌های تحلیل داده برای تصمیم‌گیری مؤثرتر
🎯 اگر به دنبال تقویت مهارت‌های خود در حوزه تحلیل داده و هوش تجاری هستید، این دوره می‌تواند گامی مؤثر در مسیر یادگیری شما باشد.
برای ثبت‌نام میتونی به سایت ما مراجعه کنی🔗
https://link.sharif.ac/Msfiy
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999
📲 مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif_626
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص..
😰 ۱۲ کتابخونه پایتون که هر مهندس ماشین لرنینگ باید بشناسه!
👨🏻💻 در این راهنمای ۲۰ صفحه‌ای، مراحل ساخت یک مدل تشخیص تقلب رو از داده‌ی خام تا API آماده‌ی استفاده توضیح دادم؛ همراه با معرفی ۱۲ کتابخونه و ابزار از اکوسیستم پایتون و مثال‌هایی از پیاده‌سازی روی AWS و GCP.
📄 برای هر کتابخونه، توضیح خط‌به‌خط کد، یک سؤال کدنویسی مصاحبه با حل مرحله‌به‌مرحله، ۳ سناریوی پروداکشن و ۵ تمرین در نظر گرفته شده؛ تا کاربرد هر ابزار رو در عمل و چالش‌های احتمالی اون بهتر بشناسی.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
📄 ۵۰ سوال پرتکرار مصاحبه‌های MLOps، LLMOps و AIOps
👨🏻💻 در این فایل ۵۰ تا از پرتکرارترین سؤال‌های مصاحبه‌های MLOps ،LLMOps و AIOps رو قرار دادم که کاملاً با دیدگاه سینیورها تدوین شدن.
📃 برخلاف منابعی که فقط لیست ابزارها رو مرور می‌کنن، اینجا هر سؤال تو سه بخش کاربردی باز شده:
توضیح فنی و کد ← مثال واقعی از محیط پروداکشن ← نکته‌ی کلیدی برای مصاحبه🔸 این مجموعه ترکیبی از سؤال‌های سناریو محور (مثل نحوه‌ی مهاجرت از یه مدل زبانی قدیمی یا عیب‌یابی افت کیفیت RAG)، یه چیت‌شیت از فرمول‌ها و دستورهای Bash و پایتون، و یه پلی‌بوک آماده برای مدیریت سریع خطاهای سیستم هست. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
Repost from N/a
🎉 ۳ تا آموزش دلخواهت رو انتخاب کن!
با تخفیف ویژه از فرادرس دریافت کن... 🎉
🔥 هر آموزش فقط ۸۹ هزار تومن 🔥
💯 همزمان با شروع سال تحصیلی، از بین آموزش‌های فرادرس، حداکثر ۳ آموزش دلخواهت رو انتخاب کن و با کد تخفیف FRNWT89 ، هر آموزش رو با ۸۹,۰۰۰ تومن دریافت کن.
🎯 رشته‌های پیشنهادی برای شما:👇
🔗 تحلیل داده با پایتون
🔗 ابزارهای علم داده
🔗 داده کاوی و یادگیری ماشین
🔗 هوش مصنوعی GPT برای یادگیری ماشین و علوم داده
✅ مشاهده سایر رشته‌ها و جزئیات طرح [+]
🔴 توجه: از این کد فقط یک‌بار میتونی استفاده کنی؛ پس هر ۳ آموزش رو با هم در سبد خریدت قرار بده.
🎁 کد تخفیف: FRNWT89
@FaraDars — فرادرس
🤖 کل کتاب AI Engineering رو در ۱۵ ساعت، فصل‌به‌فصل یاد بگیر!
👨🏻💻 کتاب AI Engineering از Chip Huyen نیازی به تعریف نداره و ارزشش تو ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی کاملاً ثابت‌شده‌ست.
📔 حالا تمام مفاهیم فصل‌های این کتاب تبدیل به یه کورس ویدیویی شده که تمام فصل‌ها از بیس و روی وایت‌برد توضیح داده می‌شن تا منطق مطالب عمیق و مفهومی برات جا بیفته.
😀 این پلی‌لیست موضوعات مختلفی رو پوشش می‌ده؛ از مدل‌های بنیادی و ارزیابی سیستم‌های AI گرفته تا مهندسی پرامپت، RAG، ایجنت‌ها، فاین‌تیونینگ، مهندسی دیتاست، بهینه‌سازی اینفرنس و معماری سیستم‌های هوش مصنوعی و بازخورد کاربران.
🌐 AI Engineering
🌐 AI Engineering
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
🖥 می‌خوای مهندس ML بشی؟ این مهارت‌ها رو یاد بگیر!
👨🏻💻 اینکه بتونی یه مدل یادگیری ماشین رو آموزش بدی، به‌تنهایی برای کار کردن تو پوزیشن مهندس یادگیری ماشین کافی نیست.
✅ باید بلد باشی چطور کدت رو به محیط پروداکشن ببری، پایپ‌لاین‌های دیتا بسازی و مدل‌ها رو روی زیرساخت‌های ابری دیپلوی و مدیریت کنی.
😊 در فایل زیر، مهارت‌های کلیدی برای تبدیل شدن به مهندس یادگیری ماشین رو دسته‌بندی کردم؛ از پایتون، PyTorch و TensorFlow گرفته تا AWS، SQL، کوبرنتیز، اسپارک، کامپیوتر ویژن و پردازش زبان طبیعی، به‌همراه مهارت‌های تکمیلی مثل داکر، ساخت پایپ‌لاین داده، RAG و فاین‌تیونینگ مدل‌ها.
◻️ جزوه فارسی: PDF
🔗 منبع: لینک
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
🤍 ۱۲ خانواده الگوریتم یادگیری ماشین که باید بشناسی!
👨🏻💻 تنوع بالای الگوریتم‌های ماشین لرنینگ ممکنه اول کار مسیر یادگیری رو برات پیچیده کنه؛ اما وقتی اون‌ها رو بر اساس نوع مسئله دسته‌بندی کنی، راحت‌تر می‌فهمی هر الگوریتم کجا کاربرد داره و چه زمانی باید سراغش بری.
📁 در فایل زیر، ۱۲ خانواده اصلی الگوریتم‌های یادگیری ماشین رو دسته‌بندی کردم؛ از رگرسیون، درخت تصمیم و خوشه‌بندی گرفته تا ماشین بردار پشتیبان، کاهش بُعد، شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق، روش‌های ترکیبی و یادگیری تقویتی، همراه با الگوریتم‌های شاخص هر دسته و کاربردشون.
📄 جزوه فارسی: PDF
📎 منبع: لینک
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
