Machine Learning | یادگیری ماشین

🏳️‍🌈 یادگیری پایتون برای یادگیری ماشین 🔴 از صفر مطلق! 👨🏻‍💻 یکی از بزرگ‌ترین معضلات تو مسیر یادگیری ML اینه که اکثر آموزشای پایتون یا فکر می‌کنن تو نابغه‌ای و NumPy رو بلدی، یا تا آخرش تو همون Hello World می‌مونن! ✅ واسه همین تصمیم گرفتم یه مسیر آموزشی دقیق درست کنم که هم مناسب تازه‌کارها باشه، هم کسی که واقعاً می‌خواد پایتون رو از صفر یاد بگیره، درست و بدون شلوغ‌بازی یاد بگیره. ⬅️ خودم با همین روش یاد گرفتم که باید بفهمی هر خط کد و هر کتابخونه قراره دقیقاً چی رو برات ساده کنه! مثلاً ضرب ماتریس رو اول با پایتون ساده می‌نویسیم، بعد می‌ریم سراغ NumPy و می‌فهمی چرا اصلاً وجودش لازمه. 🗓 مسیر آموزش اینجوری چیده شده:👇 😉 پایتون از پایه (برای اونایی که صفر مطلقن!) 😉 ضرب ماتریس با پایتون (بدون NumPy!) 😉 آشنایی با کلاس‌ها در پایتون 😉 کلاس و آبجکت با مثال از ML 😉 شروع NumPy و دلیل اهمیتش! 😉 پانداس برای علم داده و ML 😉 معرفی کامل کتابخونه‌های بصری‌سازی 😉 شروع کار با scikit-learn 😉 شروع یادگیری عمیق با PyTorch ◀️تمام این درس‌ها رو جوری طراحی کردم که حتی اگه تا الان یه خط هم کدنویسی نکردی، باز هم بتونی به راحتی به پایتون مسلط بشی و وارد فضای حرفه‌ای ML بشی. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

✅ ۷۰۰ دوره آموزشی فرادرس، فقط ۸۹ هزار تومن!   ⏳ برای دریافت این دوره‌های آموزشی با قیمت استثنایی، فقط امروز فرصت داری...   ▫️ پردازش زبان طبیعی با کتابخانه SpaCy در پایتون   ▫️ طراحی و ساخت مدلهای حجیم زبانی LLM با پایتون   ▫ اصول و روش های متن کاوی  Text Mining   ▫️ الگوریتم ژنتیک در متلب MATLAB   ▫️ یادگیری ماشین با پایتون – ماشین لرنینگ   🔗 لیست تمامی ۷۰۰ آموزش — [کلیک کنید] 🔄 FaraDars - فرادرس

🔥 چه‌جوری تو سال ۲۰۲۵ یک متخصص MLOps بشیم؟ 1️⃣ پایه‌ت رو توی ML و MLOps قوی کن! ✏️ بدون درک درست از یادگیری ماشین، نمیشه MLOps یاد گرفت. اول باید بدونی مدل چیه، چطور ساخته میشه و چطور کار می‌کنه. ✅ دوره تخصصی ML: لینک ✅ کتاب Designing ML Systems: لینک ✅ مدل‌سازی و دیپلوی در محیط واقعی: لینک ➖➖➖➖➖➖ 2️⃣ بعدش برو سراغ برنامه‌نویسی! ✏️ متخصص MLOps فقط مدل نمی‌سازه، باید کد تمیز، تست‌شده و قابل دیپلوی بنویسه. ✅ پایتون: لینک ✅ ساخت API با FastAPI یا Flask: لینک ✅ کار با Git: لینک ✅ تست واحد (Unit Testing): لینک ✅ تست یکپارچه (Integration Testing): لینک ✅ داکر: لینک ✅ اجرای CI/CD با یکی از این ابزارهای زیر:👇 ✅ GitHub Actions: لینک ☑️ CircleCI : لینک ✔️ Jenkins : لینک ✅ تست عملکرد (Load Testing با Locust): لینک ✅ تست A/B برای ارزیابی مدل‌ها: لینک ➖➖➖➖➖➖ 3️⃣ زیرساخت ابری رو یاد بگیر! ✏️ هر جایی که مدل‌ها در مقیاس بالا اجرا میشن، حتماً پای Cloud در میونه. ✅ مروری بر AWS SageMaker: لینک ✅ مسیر یادگیری AWS ✅ Cloud Practitioner: لینک ☑️ ML Associate : لینک ✔️ ML Specialty : لینک ➕ اگه خواستی، GCP Vertex AI یا Azure ML هم گزینه‌های خوبی‌ان. ➖➖➖➖➖➖ 4️⃣ دنبال ابزارهای مانیتورینگ و ترکینگ مدل‌ها باش! ✏️ مدل بدون نظارت = فاجعه. همیشه باید بدونی مدلت چطور داره رفتار می‌کنه. ✅ MLflow: لینک ✅ Grafana + Prometheus: لینک ✅ DataDog: لینک ➖➖➖➖➖➖ 5️⃣ ارکستراسیون و سروینگ مدل‌ها رو یاد بگیر! ✏️ از ساخت مدل تا اجرای خودکار و سروینگ، همه‌چی باید اتومات و مقیاس‌پذیر باشه. ✅ Apache Airflow: لینک ✅ Kubeflow: لینک ✅ MetaFlow: لینک ✅ Kubernetes: لینک 🔹 از Kubernetes تو مراحل اولیه صرف‌نظر کن، بعداً سراغش برو. ➖➖➖➖➖➖ 6️⃣ این دوره‌ها رو حتماً بگذرون! ✅ دوره MLOps Zoomcamp: لینک ✅ دوره MadeWithML: لینک ✅ دوره MLSys: لینک ✅ دوره Taking Python to Production: لینک 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

امسال تابستون قراره متفاوت باشه… نه فقط به خاطر سفر یا آفتاب گرفتن☀️ بلکه به خاطر ساختن آینده‌ای که خودت انتخابش کردی🎯 بوت‌کمپ دیتا آنالیز دانشکار این آینده رو برات ممکن می‌کنه. چون این بوت‌کمپ، شبیه‌ساز دنیای حرفه‌ایه! یک هفته بیشتر فرصت نیست. پنجره فرصت‌ها بازه، آینده‌ات هم آماده‌ست. تو چی؟👇 https://dnkr.ir/2MBeR

🚀 دانلود مدل‌های حجیم فقط تو چند ثانیه؟ 👨🏻‍💻 بارها پیش اومده که سر دانلود مدل‌ها از Hugging Face اعصابم خورد شده! اینترنت پرسرعت داشتم، اما سرعت دانلود مدل‌ها واقعاً کند و عذاب‌آور بود. فکر می‌کردم مشکل از سرعتمه، ولی بعدش فهمیدم داستان از خود پایتون و نحوه دانلودشه. ✅ کتابخونه HF Transfer این وضعیت رو تغییر داد و سرعت رو تا بالای ۵۰۰MB/s برد بالا! این ابزار با فعال کردن نهایت توان هسته‌های CPU، سرعت دانلود مدل‌ها رو نسبت به روش پیش‌فرض HuggingFace چند برابر می‌کنه! 🔹 فقط یادت باشه این ترفند زمانی جواب میده که واقعاً اینترنت پرسرعت داشته باشی و مشکل از سمت سرور یا شبکه نباشه. چون اصل مسئله اینه که پایتون، پیش‌فرض نمی‌تونه از سرعت واقعی اینترنت استفاده کنه و hf_transfer این محدودیت رو برمی‌داره! ┌ 🏳️‍🌈 HF Transfer └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

«دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران» 🎆 برای اولین بار آموزش کاربردی AI در هوش تجاری و مهارت پرامت نویسی هوشمند 🎆 اگه همیشه می‌خواستی وارد دنیای هوش تجاری بشی اما نمی‌دونستی از کجا شروع کنی، الان بهترین فرصته‼️ دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران بدون نیاز به هیچ پیش‌زمینه‌ای، از سطح مقدماتی تا پیشرفته، بهت کمک می‌کنه تا به تحلیگر و متخصص هوش تجاری حرفه‌ای بشی. 🔝 در این دوره چه چیزی یاد می‌گیرید؟  ✅ تسلط بر SQL Server و کوئری‌نویسی پیشرفته  ✅ طراحی و پیاده‌سازی انبار داده و مدل‌سازی OLAP  ✅ مهارت در SSIS، SSAS، و SSRS برای پردازش و تحلیل داده‌ها  ✅ ساخت داشبوردهای حرفه‌ای و جذاب در Power BI  ✅ آموزش کاربردی Al در هوش تجاری و مهارت پرامت نویسی هوشمند   🗓 روز و زمان برگزاری : روزهای شنبه و سه شنبه ، ساعت ۱۸ الی ۲۲ ⭐️ پروژه‌محور | عملی | ورود به بازار کار ۱۶۰ ساعت آموزش کاربردی ➕ پروژه‌های واقعی ➕ پشتیبانی تخصصی ❌ فرصت محدود – همین حالا ثبت‌نام کن🔼 این فرصت می‌تونه نقطه عطف مسیر شغلیت باشه‼️ ℹ️ برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام، همین حالا اقدام کنید✔️ https://tehrandata.org/courses/bi2/ 09377516682 🛫 Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 📱 Instagram | 🌐 website | 💬 admin #هوش_تجاری #هوشمندسازی

⏱️ ارزیابی «مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی» رو به این کتابخونه بسپار! 👨🏻‍💻 یه چیزی رو تو پیش‌بینی سری‌های زمانی همیشه یادت باشه: ❗️ بدون ارزیابی، پیش‌بینی فقط یه حدسه، نه بر پایه نتایج علمی! ◀️من خودم بارها این اشتباه رو کردم که یه مدل رو فقط چون "ظاهراً خوب جواب داده" بهش اعتماد کردم، ولی وقتی پای مقایسه و ارزیابی واقعی وسط اومد، فهمیدم چقدر اشتباه می‌کردم! ✅ بخاطر همین رفتم سراغ fev! یه لایبرری پایتون که بهت کمک می‌کنه راحت و سریع مدل‌های پیش‌بینی رو با هم بنچمارک کنی. یعنی دیگه نیاز نیست هی برای هر دیتاست و مدل، کد بنویسی و خطاها رو دستی حساب کنی. 📂 چندتا ویژگی باحال این کتابخونه: ✅ روی Huggingface Datasets سوار شده، پس خیلی راحت می‌تونی دیتاست‌های استاندارد یا حتی دیتاست خودت رو استفاده کنی و بنچمارک دلخواهتو بسازی! ✅ از پیش‌بینی نقطه‌ای تا احتمالاتی رو ساپورت می‌کنه. ✅ هر تسک و بنچمارکی که دلت بخواد می‌تونی راحت تعریف کنی. ✅ با اکثر کتابخونه‌های محبوب پیش‌بینی سری زمانی هم سازگاره. ┌ 🏳️‍🌈 fev └ 🐱 GitHub-Repos

pip install fev

🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🚀 فقط یه قدم تا دنیای فریلنسینگ جهانی فاصله داری! یه وبینار رایگان برای فریلنسرهایی که می‌خوان وارد بازار بین‌المللی بشن و درآمد دلاری داشته باشن. 📌 یاد می‌گیری: چطور با وجود تحریم‌ها پروژه بگیری چطور توی Upwork و Fiverr بدرخشی کدوم پلتفرم برات بهتره؟ 🗓 دوشنبه 30 تیر| ⏰ ساعت 7 شب 🎯 این همون قدمیه که باید برداری! 🎫 ثبت‌نام رایگان: https://links.etekanesh.com/Adb1

😎 با این کتابخونه، همیشه مدل‌های یادگیری ماشینت زنده و آپدیت شدن! 👨🏻‍💻 اگه دنبال مدلی هستی که وسط کار با دیتاها، خودش رو آپدیت کنه و نیاز نباشه هر بار کل دیتاست رو از اول آموزش بدی، حتماً یه بار River رو امتحان کن! ◀️من خودم وقتی اولین بار ازش استفاده کردم، واقعاً فرقش رو با مدل‌های سنتی فهمیدم. مثلاً توی پروژه‌ای که داده‌ها لحظه‌به‌لحظه آپدیت می‌شدن، به‌جای اینکه هر بار کل مدل رو retrain کنم، با river راحت می‌تونستم هر نمونه جدید رو بفرستم تو مدل و همون موقع یاد بگیره. 🚨 و جالبیش اینه که فقط برای مدل‌های ساده نیست؛ از KNN آنلاین گرفته تا درخت تصمیم و حتی سیستم‌های توصیه‌گر رو هم پشتیبانی می‌کنه. ┌ 🏳️‍🌈 River ├ 🌎 Website └ 🐱 GitHub-Repos

pip install river

🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

📂 ۸ تا ریپوی برتر گیت‌هاب ✅ برای یادگیری «ماشین لرنینگ» 🖥 ریپوی ML System Design Pattern ✏️ پترن‌های تست‌شده برای ساخت سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر. ➖ ➖ ➖ 🖥 ریپوی ML Projects ✏️ پروژه‌های کاربردی تو حوزه ML که با ابزارهای شناخته‌شده‌ای مثل scikit-learn ,TensorFlow ,PyTorch و OpenCV ساخته شدن. ➖ ➖ ➖ 🖥 ریپوی MLOps Basics ✏️ برنامه مطالعاتی ۹ هفته‌ای برای تسلط بر مفاهیم MLOps با پیاده‌سازی عملی. ➖ ➖ ➖ 🖥 ریپوی MLE & MLOps ✏️ یادگیری MLE و MLOps در 7 مرحله با طراحی، ساخت و استقرار یک سیستم دسته‌ای ML. ➖ ➖ ➖ 🖥 ریپوی ML Project ✏️ صفر تا صد ساخت و دیپلوی یه پروژه ML. ➖ ➖ ➖ 🖥 ریپوی Made With ML ✏️ چطور یه اپلیکیشن ML رو طراحی، توسعه، دیپلوی و بعدش ارتقا بدی. ➖ ➖ ➖ 🖥 ریپوی MLOps Zoomcamp ✏️ یادگیری مفاهیم تولید، دیپلوی و اجرای مدل‌های ML. ➖ ➖ ➖ 🖥 ریپوی Applied ML ✏️ تجربه واقعی کار با یادگیری ماشین؛ از تست مدل تا اجرا و زیرنظر گرفتنش. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

⭕️⭕️ وبینارهای رایگان هوش مصنوعی و علم داده برای همه با هر رشته و موقعیت شغلی، قراره توی یک سلسله وبینار یاد بگیری چطور از هوش مصنوعی و علم داده توی مسیر شغلی یا آکادمیک استفاده کنی. 🔹 وبینار پیش‌رو: 🔹 از صفر تا بات فارسی، کدنویسی زنده دستیار پشتیبان وبسایت 🗓 شنبه، ۲۸ تیر ساعت ۲۰ 👈 همین حالا، رایگان ثبت‌نام کن: 👉📎 https://ctdrs.ir/mb1834 👉📎 https://ctdrs.ir/mb1834 @Cafetadris | کافه‌تدریس

❇️ دوره‌های آموزشی «علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی»   ‼️ فقط با ۸۹ هزار تومن در فرادرس!   آموزش‌های پر‌طرفدار در «طرح یادگیری»، فقط ۸۹ هزار تومن   با دوره‌های فرادرس، مهارت جدید یاد بگیر 👇   🔗 لینک آموزش‌ها - [شروع یادگیری]   🔻 برای مشاهده سایر آموزش‌ها، روی لینک زیر کلیک کنید:👇   🔗 مشاهده ۷۰۰ آموزش – [کلیک کنید] 🔄 FaraDars - فرادرس

🎓 آکادمی گروه دیجی‌کالا برگزار می‌کند: 🟢 بوت‌کمپ تخصصی و غیرحضوری علم داده 🟢 💯 در بوت‌کمپ علم داده، با همراهی منتورها و متخصصان حرفه‌ای، مفاهیم پایه و پیشرفته‌ علم داده رو یاد می‌گیریم، با پروژه‌های واقعی کار می‌کنیم و قدم‌به‌قدم به تحلیل داده مسلط می‌شیم. 💪 💯 حتی اگر پیش‌نیازهای لازم برای این دوره رو نداری، ما در اختیارت می‌ذاریم! 📼دوره به صورت ویدیو ضبط شده + جلسات رفع اشکال و منتورینگ آنلاین 🗓 به مدت ۱۲ هفته 📌شروع دوره از ۱۸ مرداد ⚪️ مباحث ما از پیش‌پردازش داده‌ها، مدل‌سازی و یادگیری ماشین تا تفسیر نتایج و ارائه‌ به زبان بیزینس رو شامل میشه. استادهای ما حتی تو رو برای مصاحبه هم آماده می‌کنن تا موقعیت‌های شغلی این حوزه رو راحت‌تر به‌ دست بیاری. 😍 🎯 اگر می‌خوای تبدیل به متخصص داده بشی و در این حوزه کار کنی، این بوت‌کمپ رو از دست نده! 🛍 با کد تخفیف data1404 از ۱ میلیون تخفیفِ بیشتر، لذت ببرید. پرداخت قسطی هم داریم :) 💡 اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام ➡️ پاسخگوی شما هستیم از طریق: ☎️ 09015822762 🌐@Diginextacademy 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩

✅ تحلیل داده‌های کسب‌وکار، دیگه یک انتخاب نیست... یه الزام جدیه برای موندن در رقابت کسب‌وکار‼️ 📊 دوره‌ی تخصصی و حرفه‌ای تحلیل داده‌های کسب‌وکار و آمادگی آزمون بین‌المللی CBDA (از IIBA کانادا) 🎓 حضوری ➕ لایو آنلاین ➕ دسترسی کامل به ویدیوها 🗓 شروع دوره: ۲ مرداد ۱۴۰۴ ⏰ پنج‌شنبه‌ها | ساعت ۱۳ تا ۱۷ 💳 امکان پرداخت شهریه به‌صورت اقساطی 🎁 ۴ میلیون تومان تخفیف برای نفرات پایانی 🔍 در این دوره چه خواهید آموخت: ✅ چطور سوالات کلیدی کسب‌وکار را استخراج کنید ✅ داده‌ها را از منابع مختلف، جمع‌آوری و تحلیل کنید ✅ نتایج را حرفه‌ای ارائه بدهید و در تصمیم‌گیری‌های مهم سازمان استفاده کنید ✅ تیم تحلیل داده را راه بیندازید و پروژه‌های واقعی را اجرا کنید و در نهایت:

🎯 با پشتیبانی کامل و تضمین قبولی، جزو دارندگان گواهی‌نامه بین‌المللی CBDA از IIBA باشید✔️

💼 این دوره مخصوص: 🔴 دانشجویان و تازه‌کارانی که قصد شروع حرفه‌ای دارند. 🟢 متخصصین و مدیرانی که به دنبال یادگیری تحلیل‌ داده کاربردی‌ هستند. 🟠 افرادی که برای بازار کار داخلی و بین‌المللی آماده می‌شوند. 🟣 علاقه‌مندان ‌به مهاجرت کاری، ساخت رزومه قوی و موقعیت‌های داده‌محور با کسب درآمد بالا. ❌ ظرفیت و تخفیف دوره محدود و اولویت با افرادیست که زودتر اقدام می‌کنند ❌ 📥 برای کسب اطلاعات بیشتر و ثبت نام، همین حالا اقدام کنید⚡️ 🔣 https://tehrandata.org/courses/babok/ 📞 09377516835 | 09357516755 🔜 دیر بجنبی، نه‌تنها تخفیف، بلکه ظرفیت هم ممکنه از دستت بره😔 📱 Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 🌐 Instagram | 🌐 website|  💬 admin 1 | 💬  admin 2 #تحلیل_داده #داده_محور #کسب_و_کار #دیتاساینس #علم_داده

📚 5 تا از بهترین کتاب‌های رایگان یادگیری ماشین 👨🏻‍💻 شاید تو حوزه یادگیری ماشین دوره‌های آنلاین زیادی رو دیده باشین، ولی برای عمیق‌تر شدن تو مباحث، کتاب‌ها یه چیز دیگن!😍 💰 انتخاب کتاب مناسب تو این حوزه‌یِ پر از منابع، ممکنه کمی سخت باشه، به همین خاطر من پنج تا از بهترین کتاب‌هایی که تو مسیر یادگیری خودم خیلی کمکم کردن رو براتون انتخاب کردم. این کتاب‌ها تو سال 2024 می‌تونن شما رو به سطح بعدی از درک یادگیری ماشین برسونن.👇 1️⃣ کتاب یادگیری ماشین برای مبتدیان مطلق ⏪ اگه تازه با دنیای یادگیری ماشین آشنا شدی و نمی‌دونی از کجا شروع کنی، این کتاب بهترین انتخابه! به زبون ساده نوشته شده و نیاز به تجربه کدنویسی قبلی نداره. حتی تمرینات کد رایگان و ویدیوهای آموزشی هم داره. چی بهتر از این؟ 📎 لینک: ML For Absolute Beginners 2️⃣ کتاب ریاضیات برای یادگیری ماشین ⏪ حالا که با مفاهیم اولیه آشنا شدی، وقتشه که پایه ریاضیاتت رو قوی کنی. این کتاب تمام ابزارهای ریاضی مورد نیاز رو با کمترین پیش‌نیازها معرفی می‌کنه و به کارگیری اونا رو در یادگیری ماشین بهت نشون میده. 📎 لینک: Mathematics for ML 3️⃣ کتاب یادگیری ماشین برای هکرها ⏪ تا حالا فقط تئوری یاد گرفتی و حالا می‌خوای با کدنویسی یادگیری ماشین رو تجربه کنی؟ این کتاب برای برنامه‌نویسایی که از تجربیات عملی لذت می‌برن مناسبه و مثال‌های کاربردی زیادی رو ارائه میده. 📎 لینک: ML for Hackers 4️⃣ کتاب یادگیری ماشین عملی ⏪ این کتاب یه راهنمای عملی برای یادگیری ماشینه، که روی ساخت سیستم‌های یکپارچه تمرکز داره. از رگرسیون خطی گرفته تا شبکه‌های عصبی عمیق، همه رو با جدیدترین نسخه‌های کتابخانه‌های یادگیری ماشین پوشش میده. 📎 لینک: Hands-On ML 5️⃣ کتاب حل مسائل یادگیری ماشین ⏪ آماده‌ای مهارت‌های یادگیری ماشینت رو به سطح بعدی ببری؟ این کتاب روی چگونگی و چیستی حل مسائل واقعی با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تمرکز داره و بهت کمک می‌کنه تا فاصله بین تئوری و عمل رو پر کنی. 📎 لینک: Approaching Any ML Problem 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa