متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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📈 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 34 055 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 994 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 043 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 34 055 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -175، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.73%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.07% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 974 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 387 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
- 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 01 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
34 055
المشتركون
-224 ساعات
-27 أيام
-17530 أيام
أرشيف المشاركات
🎯 راهنمای مفهومی یادگیری عمیق
🎁 به همراه 60 فلش کارت DL 👌🏼
👨🏻💻 اگه میخواین مهم ترین مفاهیم یادگیری عمیق رو خیلی کاربردی و به زبان ساده یاد بگیرین این کتاب رو از دست ندین! این کتاب در 150 صفحه به همراه 60 فلش کارت تصویری، درک قوی از مهم ترین روش های دیپ لرنینگ بهتون میده که میتونید اونها رو با فلش کارت ها، به سرعت مرور و مطالعه کنید.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
👨🏻💻 اگه به دنبال یه راه سریع و ساده برای آزمایش مدلهای مختلف یادگیری ماشین برای دادههاتون هستین، کتابخانه "Lazy Predict" میتونه یه ابزار فوق العاده مفید براتون باشه.👌🏼
🧩 ویژگی اصلی "Lazy Predict" اینه که به شما امکان میده مدلهای مختلف یادگیری ماشین رو با یک خط کد ساده، به سرعت و بدون تنظیمات پیچیده اجرا کنین.💯
🎯 با استفاده از Lazy Predict، به راحتی میتونین یک گزارش خلاصه، از عملکرد انواع مدل های ML روی داده هاتون ایجاد کنین که به شما امکان میده خیلی سریع، مناسب بودن اون مدل رو برای تسک مدنظرتون ارزیابی کنین. این کتابخانه هم چنین از طیف گستردهای از الگوریتمهای محبوب یادگیری ماشین شامل انواع مدل های Regression, Classification, Clustering, ... پشتیبانی میکنه.
🔖 راهنمای نصب و استفاده از Lazy Predict:
┌ 🏷 Lazy Predict Python Library
├ 🌐 Introducing Lazy Predict
├ 🌐 Selecting the Best ML Model
├ 📕 What is Lazy Predict in ML? (PDF)
├ 📗 ML Tutorial Lazypredict (PDF)
├ 🎬 Lazy Predict
└ 🎲 Lazy Predict GitHub
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ دوره جدید «یادگیری ماشین مقدماتی»
🏛 دانشگاه استنفورد آمریکا
📂 آموزش تئوری + پروژه محور یادگیری ماشین
👨🏻💻 دورهی "CS229: Machine Learning" یکی از معتبرترین دوره ها در حوزهی یادگیری ماشینه که توسط دو استاد معروف یادگیری ماشین دنیا، Tengyu Ma و Chris Ré در دانشگاه استنفورد تدریس میشه.
🟣 این دوره در دو بخش مجزا؛ تئوری و عملی، به مفاهیم و تکنیکهای مختلف یادگیری ماشین میپردازه و برای دانشجویانی که علاقهمند به درک عمیقتر مباحث یادگیری ماشین هستند، بسیار مفیده!
🟡 از مزایای دیگه این دوره، محتوای آموزشی جامع و تئوریپردازی دقیق مباحثشه که باعث میشه دانشجویان دوره، تسلط عمیقتری روی مباحث پیچیدهتر یادگیری ماشین پیدا کنن. همچنین، بخشهای عملی دوره هم به دانشجویان کمک میکنه تا مفاهیم تئوری رو در پروژههای عملی و مطالعات موردی واقعی پیاده سازی کنن.
🔰 برای دسترسی به محتوای کامل این دوره آموزشی میتونید از لینکهای زیر استفاده کنین:👇🏼
┌ 🏷 Machine Learning Course
├ 📽 Intro to ML
├ 📕 Syllabus
└ 🖥 Website
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🎯 100+ مفهوم ضروری؛
✅ که هر مهندس ML باید بداند!
👨🏻💻 این راهنمای جامع شامل بیش از 100 مفهوم ضروری یادگیری ماشین میشه که هر مهندس ML باید با اونها آشنا باشه.
🟣 بخش دیگه ای از این راهنما هم به "منابع توصیه شده" اختصاص داده شده، که شامل برخی از کتابها، دورههای آنلاین، وبلاگها و کانالهای یوتیوب هستند که برای موفقیت در حوزه یادگیری ماشین بی نظیرند.👌🏼
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ دوره 60 روزه یادگیری تقویتی عمیق
➕ به همراه دوره جامع یادگیری تقویتی
🔷 این دوره فرصت مناسبی است تا بالاخره یادگیری تقویتی عمیق رو یاد بگیرین و این مبحث جذاب رو در پروژهها و مطالعات موردی جدید به کار ببرین. در این دوره، ترکیبی از شبکههای عصبی و یادگیری تقویتی رو یاد میگیرین و الگوریتمها و مثالهایی رو هم با استفاده از زبان پایتون و کتابخانه PyTorch بررسی میکنین. اینم لینک دوره:👇🏼
┌ 🏷 Reinforcement Learning Course
└ 🎲 RL in 60 Days GitHub
🔶 اما در دوره جامع، شما مفهوم یادگیری تقویتی رو برای طراحی سیستمهای تصمیم گیری خودکار در زمینه های رباتیک، بهداشت، بازی های رایانه ای و... یاد میگیرین. اگه این دوره رو به پایان برسونین، قطعا دانش و تجربه کافی رو برای مقابله با چالشهای اصلی در طراحی سیستم های یادگیری تقویتی و نحوه به کارگیری اون ها رو خواهید داشت.
┌ 🏷 Reinforcement Learning Course
├ 🎬 Reinforcement Learning
├ 🎬 Deep Reinforcement Learning
└ 📝 Homeworks & Lecture Slides
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ تمام ریاضیات کاربردی در یادگیری ماشین و AI
📂 پکیج کاملی از کاربرد ریاضیات در ML و AI
👨🏻💻 از روزی که شروع به یادگیری ماشین لرنینگ گرفتم، تصمیمم این بود که مباحث ریاضی این حوزه رو که در پروژه ها و مطالعات موردی واقعی کاربرد دارند رو در یک بخش جداگانه جمع آوری و آرشیو کنم. چون بنظرم برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین خبره، تسلط به مبانی ریاضی کاربردی، خیلی مهمه!
☑️ حالا این لیست آماده است و شما هم اگه مثل من دوست دارین تمام مباحث ریاضی مورد نیاز برای یادگیری ML و AI رو یکجا داشته باشین، این منبع رو از دست ندین. این مباحث در دو بخش تنظیم شده:
📝 بخش اول: Math Primer
▪️جبر خطی (بردارها، ترسیم بردارها، نُرم)
▫️حساب دیفرانسیل (مشتق گیری، مشتقات جزئی،...)
▪️تئوری احتمال (متغیرهای تصادفی، قضیه حد مرکزی)
▫️توزیع های احتمال (برنولی، نرمال، پواسون،...)
📑 بخش دوم: Backprop Primer
▪️قاعده زنجیره ای
▫️مشتقات جزئی و توابع زیان (رگرسیون لجستیک،...)
✅ اینم لینک مخزن من:
┌ 🏷 AI & Data Science
└ 🚀 aman.ai
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🚀 100 سوال برتر مصاحبههای DL
👔 مصاحبه یادگیری عمیق رو قورت بده!
👨🏻💻 این کتاب طیف متنوعی از سوالات مصاحبه یادگیری عمیق، مانند شبکههای عصبی، CNN, RNN و NLP و... رو پوشش میده. تو این کتاب:
1) هر سوال با یک پاسخ مفصل و کاربردی داده شده، تا مفاهیم رو هم یاد بگیرین.
2) سوالات بر اساس کاربرد در پروژههای واقعی و عملی طراحی شده.
3) سوالات از جهت کاربرد و مرتبط بودن توسط تیم متخصصین داده انتخاب شده.
✅ چه یه مهندس یادگیری ماشین باشین چه یه متقاضی شغل ML، این کتاب بدون شک هم دانش شما رو تقویت میکنه و هم تجربیات جدیدی رو بهتون اضافه میکنه.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🎯 مفاهیم جذاب یادگیری ماشین
📑 30 پرسش و پاسخ در مورد ML
👨🏻💻 اگر اخیراً یک دوره یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق رو تموم کردین و به این فکر میکنین که گام بعدی مسیر یادگیری ماشین چی باید باشه، این کتاب برای شماست.
✅ این کتاب شامل 30 مفهوم کلیدی در حوزه یادگیری ماشین و AI هست و در یک روایت داستانی شما رو در مقابل مفاهیم جدیدی قرار میده که نیاز به اجرای هیچ کدی ندارین و قرار نیس هیچ مسئله ریاضی یا برنامه نویسی رو حل کنین.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ دوره رایگان "12 الگوریتم محبوب یادگیری ماشین"
📂 آموزش الگوریتمهای یادگیری ماشین از ابتدا
👨🏻💻 پاتریک لوبر از پژوهشگران حوزه یادگیری ماشین، یک دوره رایگان 5 ساعته از محبوب ترین الگوریتم های یادگیری ماشین آماده کرده، که این الگوریتم ها رو از ابتدا و با استفاده از Python و کتابخانه NumPy به صورت عملی و پروژه محور آموزش میده و پیاده سازی می کنه.
✅ هم چنین یک کتاب رایگان راهنمای NumPy هم برای این دوره آماده کرده که میتونید همراه با ویدیو دوره از طریق لینکهای زیر دانلودش کنین. چی از این بهتر! 💯
┌ 🏷 ML Algorithms from Scratch in Python
├ 🎬 ML Algorithms from Scratch
├ 📚 Numpy Handbook
└ 🎲 ML Algorithms from Scratch GitHub
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🎁 300 فلش کارت ML
📚 یادگیری سریع و لذت بخش ML
👨🏻💻 کریس آلبون مهندس یادگیری ماشین یه راه جالب برای آموزش و تقویت مفاهیم یادگیری ماشین ایجاد کرده تا به مهندسای ML در بخاطر سپاری مباحث کمک ویژهای کنه؛ استفاده از فلش کارت!
این فلش کارت ها طوری طراحی شدند که به شما کمک میکنند مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین رو به سرعت و لذت بخش از طریق تصاویر آموزشی به خاطر بسپارین.👌🏼
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ برترین پروژههای یادگیری عمیق
📂 منبع پروژه های DL با مطالعات موردی واقعی
👨🏻💻 اگه مثل من دنبال یه منبع فوق العاده از پروژه های دیپ لرنینگ هستین که تمامی موضوعات رو پوشش بده و شامل مطالعات موردی واقعی باشه، این ریپازیتوری گیتهاب یه معدن طلا از پروژه ها و مقالات برتر یادگیری عمیق هست که تقریبا همه موضوعات رو هم در برمیگیره. توصیه میکنم به هیچ وجه از دستش ندین! 💯
✅ اینم لینک گیتهاب پروژه های یادگیری عمیق:
┌ 🏷 Top Deep Learning Projects
└ 🚀 DL Projects
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ دوره رایگان "یادگیری ماشین کاربردی"
📂 80 ویدیوی آموزشی + اسلایدها + پروژههای دوره
👨🏻💻 یکی از بهترین دورههای یادگیری ماشین در یوتیوب که ML رو به صورت کاربردی و پروژه محور آموزش میده، دوره Applied ML دانشگاه کرنل آمریکاست. تو این دوره شما ابتدا مباحث تئوری و مهم ترین الگوریتم های ML رو یاد میگیرین و بعد نحوه پیاده سازی عملی اونها رو در قالب پروژه های واقعی آموزش میبینین.
🎯 سه تا از ویژگیهای منحصر بفرد این دوره:
1️⃣ همه مباحث رو در قالب پروژه پیاده سازی میکنید.
2️⃣ هر زمان که یک فرمول ریاضی مهم معرفی میشه، اون رو در Numpy پیاده سازی می کنین. اینطوری نحوه ارتباط بین ریاضیات و اجرای اون کد رو متوجه میشین.
3️⃣ نحوه به کارگیری الگوریتمهای ML رو در عمل و به صورت اصولی یاد میگیرین.
✅ برای دسترسی به فیلمهای آموزشی این دوره + اسلایدها و پروژهها، از لینک های زیر استفاده کنین:
┌ 🏷 Applied Machine Learning
├ 🎬 Applied ML Course
├ 📚 Notebooks & Slides
└ 🗃 Applied ML GitHub
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ دوره رایگان "یادگیری ماشین کاربردی"
📂 80 ویدیوی آموزشی + یادداشتها و اسلایدها
🔷 این دوره پس از توضیح اصول اولیه و مباحث تئوری، مهم ترین الگوریتم های ML و نحوه پیاده سازی عملی آن ها را در قالب پروژه های واقعی آموزش می دهد.
🎯 سه ویژگی منحصر بفرد این دوره:
1️⃣ همه مباحث را در قالب پروژه پیاده سازی میکند.
2️⃣ هر زمان که یک فرمول ریاضی مهم معرفی می شود، آن را در Numpy پیاده سازی می کند. این به یادگیری ارتباط بین ریاضیات و نحوه اجرای آن در کد کمک می کند.
3️⃣ نحوه به کارگیری الگوریتمهای ML را در عمل و به صورت اصولی آموزش میدهد.
✅ برای دسترسی به فیلمهای آموزشی این دوره + اسلایدها و تمرینها، می توانید از لینک زیر استفاده کنید:
┌ 🏷 Applied Machine Learning
├ 🎬 Applied ML Course
├ 📚 Notebooks & Slides
└ 🗃 Applied ML GitHub
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
👨🏻💻 مِهریار مُهری استاد دانشگاه کورانت آمریکا کتاب «مبانی یادگیری ماشین» رو به همراه نسخه آنلاین، درسنامهها، تمرینها و پروژههای کتاب، به رایگان در اختیار علاقه مندان حوزه علوم داده قرار داده است.
☑️ بیشتر مطالب ارائه شده در این کتاب کاربردی هستند و نتیجه ۱۴ سال تدریس یادگیری ماشین و نظرات و پیشنهادات دانشجویان دوره تحصیلات تکمیلی یادگیری ماشین هست. برای دسترسی به این کتاب، میتونید از لینک های زیر استفاده کنید.
┌ 🏷 Foundations of Machine Learning
├ 📕 PDF
├ 📖 EBOOK
├ 📝 Lecture slides
└ 🖥 Website
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ آموزش جبرخطی برای یادگیری ماشین با پایتون
👨🏻💻 این یکی از بهترین منابع رایگان و راهنماهای آنلاینی هست که برای آموزش جبر خطی برای یادگیری ماشین با پایتون پیدا کردم. بنظرم این همه اون چیزی هست که شما به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین برای یادگیری جبرخطی ویژه ML نیاز دارید، نه بیشتر و نه کمتر!
┌ 🏷 Linear Algebra for ML with Python
└ 💣 Linear Algebra for Applied ML
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
+2👨🏻💻 اگه تجربه کار با پروژههای یادگیری ماشین شرکتهای مختلف رو داشته باشین میدونین که؛ یادگیری ماشین فقط ساختن مدل نیست، بلکه طراحی سیستم هایی است که مشکلات واقعی رو حل می کنند! (سابو/ نویسنده کتاب GPT-3)
✅ من یه منبع اُپن سورس فوق العاده پیدا کردم که یک پایگاه داده با 200 مطالعه موردی از بیش از 64 شرکت برتر فناوری مانند Netflix, Airbnb و Doordash رو گرد هم آورده که موارد استفاده از ML و تحربیات طراحی سیستم های ML رو به اشتراک گذاشته. واقعا این منبع بی نظیره و یه راهنمای ضروری برای هر مهندس یادگیری ماشینه!💯
┌ 🏷 The open-source ML platform
├ 🚀 Evidently AI Website
├ 📕 200+ ML case studies
├ 📗 45+ internal ML platforms
└ 🗃 Evidently AI GitHub
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
👨🏻💻 من یه برنامه مطالعاتی جامع و رایگان برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین آماده کردم که اگر طبق دستورالعمل این لیست رو کامل کنید، بهتون قول میدم که تجربه تئوری و عملی لازم رو برای شروع کار در صنعت ML بدست میارید! خیلی از دوره ها رو خودمم انجام دادم و به شدت بهتون توصیه میکنم!
✅ نقشه راه برنامه مطالعاتی:
1️⃣ برای دورههای تئوری: مباحث رو کامل دنبال کنید، نت برداری کنید و مرور کنید.
2️⃣ برای دورههای عملی: علاوه بر نت برداری و مرور، تمرین ها رو حتما انجام بدین! جواب رو هم در گوگل جستجو نکنین! اول خودتون تمرین ها رو حل کنین!
3️⃣ برای کدنویسی: همراه ویدیوها کدنویسی کنین و بعد از دیدن ویدیوها، سعی کنین دوباره به تنهایی کدنویسی کنین. این مرحله حیاتیه! دانش تئوری شما بدون پیاده سازی در پروژه های واقعی بی ارزشه! لازمم نیست برای انجام مرحله سوم قسمت های دیگه رو حتما تموم کنین، پس از اتمام قسمت 1.1 (دوره اندرو نگ) میتونید با یه پروژه جانبی یا مسابقه کاگل شروع کنید.
┌ 🏷 Study Guide
└ 🚀 ML & DL Study Guide
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ 5 افزونه کاربردی کروم برای یادگیری ماشین
1️⃣ افزونه Arxiv Vanity
📝 این ابزار، روزانه توسط میلیون ها مهندس و محقق صنعت ML، برای خواندن مقالات یادگیری ماشین سایت ArXiv استفاده می شود. Arxiv Vanity مقالات را به HTML تبدیل می کند تا به راحتی خوانده شود.
2️⃣ افزونه CatalyzeX
📝 این افزونه برای دسترسی آسانتر به مقالات و مطالب پژوهشی مرتبط با یادگیری ماشین و AI در سایتهایی مانند Google، Twitter، Arxiv و Google Scholar طراحی شده است.
3️⃣ افزونه Open in Colab
📝 مهندسان ML اغلب می خواهند مستقیماً کد را اجرا کنند و شروع به آزمایش کنند. این افزونه برای کوتاه کردن مسیر به روز رسانی و اجرای کد عالی است.
4️⃣ افزونه Instant Data Scraper
📝 این افزونه به افرادی که در زمینه یادگیری ماشین و استفاده از دادههای با کیفیت بالا فعالیت میکنند، کمک میکند تا به راحتی دادههای مورد نیاز خود را از وبسایتها استخراج کنند.
5️⃣ افزونه EquatIO
📝 این افزونه یک ابزار قدرتمند و کاربردی برای نوشتن فرمولهای ریاضی در محیطهای دیجیتالی است.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🔴 «یادگیری عمیق با PyTorch»
💬 آموزش عملی یادگیری عمیق👌🏼
🗓 در سال 2016، شروع به تدریس یادگیری ماشین با Apache Spark کردم. در سال 2019، از همین رویکرد برای نوشتن یک پست وبلاگم استفاده کردم: "درک PyTorch با مثال". واکنش خوانندگان شگفت انگیز بود! این بازخورد مثبت آنها باعث نوشتن این کتاب شد.
✅ آموزش یادگیری عمیق با PyTorch شگفتانگیز است! چندین شرکت از جمله فیس بوک، تسلا، Airbnb و... در حال حاضر توسط PyTorch پشتیبانی میشوند. من این کتاب را در عین سادگی طوری نوشتهام که گویی در حال گفتگو با شما هستم. در این کتاب من گام به گام با شما نه تنها مدلها، بلکه استدلال پشت هر کد و نحوه جلوگیری از برخی خطاهای رایج را آموزش میدهم.💯
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🎯 7 سوپر چیت شیت یادگیری ماشین
✍🏼 عابد علی اوان / دانشمند و متخصص داده
✅ هفت برگه تقلب زیر شامل مفاهیم، نکات و ترفند های مهمی در زمینه یادگیری ماشین است که به شما کمک میکند تا به صورت عملی با نکات کلیدی یادگیری ماشین آشنا شوید، در مصاحبههای ML با اطمینان به سوالات پاسخ دهید و به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین در پروژه هایتان موفق عمل کنید.
┌ 🏷 7 Super Cheat Sheets ML
├ 📕 ML Algorithms
├ 📗 Scikit-learn for ML
├ 📙 ML Tips and Tricks
├ 📘 Deep Learning Super VIP
├ 📔 Neural Networks with Keras
├ 📓 Deep Learning with Pytorch
└ 📒 ML Interviews
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
