Machine Learning | یادگیری ماشین
前往频道在 Telegram
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
显示更多📈 Telegram 频道 Machine Learning | یادگیری ماشین 的分析概览
频道 Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) 波斯语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 34 083 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 4 012,并在 伊朗 地区排名第 10 006 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 34 083 名订阅者。
根据 19 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -234,过去 24 小时变化为 -14,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 9.37%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.88% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 3 194 次浏览,首日通常累积 1 324 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 5。
- 主题关注点: 内容集中在 مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
凭借高频更新(最新数据采集于 20 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
34 083
订阅者
-1424 小时
-747 天
-23430 天
帖子存档
💠 راهنمای «مفاهیم یادگیری ماشین»
👨🏻💻 بین تمام منابع پراکنده حوزه یادگیری ماشین، این کتاب جامع و ساختارمند رو پیدا کردم که از پایه تا پیشرفتهی یادگیری ماشین رو به زبون ساده توضیح داده بود.
🥵 از الگوریتمهای پایه تا تکنیکهای پیشرفته، با مثالهای واقعی و کدهای کاربردی. این کتاب مثل یه نقشه راه منظم برای یادگیری ماشین لرنینگه.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
🔴 10 تا از پرکاربردترینها توابع زیان در ML
👨🏻💻 وقتی میخوای مدلت رو آموزش بدی، انتخاب درست تابع زیان از نون شب هم واجبتره!
✅ بسته به اینکه مدل رگرسیون باشه یا طبقهبندی، باید بدونی کدوم تابع برات بهتر جواب میده.
📂 مدل رگرسیون
🔢 خطای بایاس میانگین
⬅️ میانگین خطای مدل رو نشون میده اما خیلی استفاده نمیشه چون خطای مثبت و منفی همدیگه رو خنثی میکنن.
🔢 میانگین قدرمطلق خطا
⬅️ میانگین اختلاف مطلق بین پیشبینی و مقدار واقعی. برای مدلهایی خوبه که میخوای همه خطاها رو یکسان ببینی.
🔢 میانگین مربعات خطا
⬅️ خطاهای بزرگتر رو شدیدتر جریمه میکنه؛ واسه مدلهایی که Outlier داری یکم حساسه.
🔢 ریشه میانگین مربعات خطا
⬅️ مثل MSEئه، ولی تهش رادیکال میگیری، واحدش میشه مثل مقدار واقعی y.
🔢 تابع هابر
⬅️ ترکیبی از MAE و MSEئه. برای خطاهای کوچیک MSE، برای خطاهای بزرگ MAE. ولی یه پارامتر اضافه داره (دلتا).
🔢 تابع زیان لاگ-کاش
⬅️ جایگزین بدون پارامتر برای هابر. گرچه یه کم سنگینتره محاسباتش.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📂 مدل طبقهبندی
1⃣ زیان متقاطع دودویی
⬅️ برای مدلهای دوتایی. تفاوت بین برچسب واقعی و احتمال پیشبینیشده رو با لگاریتم حساب میکنه.
🔢 تابع زیان هینج
⬅️ مخصوص SVMهاست. حتی اگه پیشبینی درست باشه ولی با اطمینان پایین، باز هم جریمه میشه.
🔢 زیان متقاطع چندکلاسه
⬅️ نسخهی چندکلاسهی BCE. مرسومترین تابع برای طبقهبندی.
🔢 واگرایی کولبک-لایبلر
⬅️ وقتی میخوای یه توزیع رو با یه توزیع دیگه تقریب بزنی. تو کلاسهبندی معمولی، همون کراسانتروپیه، ولی تو مدلهای فشردهسازی یا t-SNE کاربرد داره.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Repost from N/a
🚀 فرصت تکرار نشدنی — ۷۵⁒ تخفیف روی تمام آموزشهای فرادرس
✔️ برای دریافت آموزشهای هر دستهبندی، روی عنوان مورد نظر خود کلیک کنید:👇
⚡️ مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین
⚡️ پردازش تصویر و بینایی ماشین با پایتون
⚡️ مجموعه آموزش Power BI
⚡️ تحلیل بازارهای مالی با هوش مصنوعی و پایتون
⚡️ مجموعه آموزش چت با هوش مصنوعی
🔗 صفحه تخفیف و سایر آموزشها [+]
🎁 کد تخفیف ۷۵ درصدی: EYD75
🔄 FaraDars - فرادرس
🪨 اینبار به مقصد میرسه!
چون اینبار ما کنارتیم🧡
🟠 شروع ثبتنام جدید دورههای برنامهنویسی، داده و هوش مصنوعی دانشکار
🔶 ۲۵٪ تخفیف ثبتنام زودهنگام!
🔸شروع مسیر یادگیری و استخدام:
👇👇
https://dnkr.ir/6rJ9j
https://dnkr.ir/6rJ9j
🟢 ۶ دورهی رایگان یادگیری ماشین MIT
👨🏻💻 اگه دنبال منابع درست و حسابی و رایگان برای یادگیری ماشین لرنینگ (و البته ریاضیات پایهاش) هستین، دانشگاه MIT یه مجموعه بینظیر از دورهها ارائه داده که خیلیها تو مسیر حرفهایشون ازش استفاده کردن.
⏯️ یادگیری ماشین مقدماتی ⬅️ لینک
2️⃣ مقدمهای بر یادگیری عمیق ⬅️ لینک
3️⃣ هوش مصنوعی ⬅️ لینک
4️⃣ جبر خطی ⬅️ لینک
5️⃣ محاسبات ماتریسی برای ML ⬅️ لینک
6️⃣ مبانی آمار و احتمال ⬅️ لینک
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
✅ پروژه یادگیری ماشین من
5️⃣ پیشبینی نتایج بازیهای NBA
👨🏻💻 تو این پروژه، سعی کردم عشق به بسکتبال رو با یادگیری ماشین ترکیب کنم! با استفاده از دادههای بازیهای NBA و مدل رگسیون Ridge، یه مدل پیشبینی ساختم که نتیجه بازیها رو تا حدودی پیشبینی میکنه.
✍️ از مدل Ridge برای پیشبینی استفاده کردم و با روش بکتستینگ دقتشو سنجیدم.
✅ نتیجه؟ دقت مدل حدود ۶۳٪ شد!
📣 از دیتاست و کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در لینک زیر موجوده.👇
┌ 🏀 Predicting NBA Games
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران
⭕️⭕️ بهدلیل استقبال گسترده و بی نظیر شما از دوره ۳۵ و پر شدن سریع ظرفیت، دوره سیوششم علم داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران با همکاری Tehran Data برای آخرینبار و بدون افزایش شهریه در همان تاریخ ۵ اردیبهشت برگزار خواهد شد.
🥇بیش از ۳۵ دوره موفق و هزاران فارغالتحصیل حرفهای💯
⚡️🔣تخفیف زودهنگام فقط برای ۱۰ نفر اول (ظرفیت محدود، اولویت با کسانی که سریعتر اقدام کنند)
⭐ مزایای برجسته دوره:
🟢 آموزش عمیق و کاربردی در حوزه Data Science، ML و AI در سطح استاندارد جهانی
🟣 ساخت رزومه پروژهمحور و قابل ارائه به بازار کار
🟠 تدریس توسط منتورها و اساتید دانشگاه تهران و متخصصان صنعت
🔵 پشتیبانی آموزشی، مشاوره شغلی و ارائه گواهینه معتبر دوزبانه دانشگاه تهران
🟡 دسترسی به شبکه فارغالتحصیلان فعال در حوزه داده
❌اگه از ثبتنام در دوره ۳۵ با تعرفه سال گذشته جا ماندید، این فرصت رو از دست ندهید‼️
https://tehrandata.org/courses/datascience
🧨 حالا نوبت شماست که مسیر آیندهتون رو هوشمندانه انتخاب کنید🚀
📞 تماس با ما:
09377516759
09357516755
#علم_داده #هوش_مصنوعی #دوره_جامع #دانشگاه_تهران #فرصت_طلایی #تهران_دیتا
💬 Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website | 💬 admin 1 | 💬 admin 2
Repost from هشتگ تبلیغ تخصصی
💎 بوت کمپ تخصصی علم داده با مدرک دو زبانه
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
⁉️ چرا این دوره:
✔️ مدرک دو زبانه از سازمان پژوهش های علمی و صنعتی ایران
✔️استرداد حداقل 50درصد و حداکثر 100درصد از شهریه ثبت نامی
✔️ انجام، مینی پروژه های کلاسی و ۵ پروژه مستقل و یک پروژه جامع در طول دوره .
✔️ پشتیبانی علمی ۲۴ ساعته
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
💥 مزایای مشاوره فردی و تخصصی آن آکادمی
🟠 تحلیل و بررسی نیازهای شما بر اساس اهداف پژوهشی یا شغلی به صورت فردی
🟠 تعیین مسیر یادگیری مناسب شما
🟠 ارائه برنامه ریزی دقیق و اختصاصی مسیر موفقیت
🟠 راهنمایی و مشاوره جهت ساخت اکانت و رزومه قوی در گیت هاب و کگل
🟠 دریافت مشاوره تخصصی از بهترین مدرسین حوزه هوش مصنوعی
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
⁉️ مخاطبین این دوره چه کسانی هستند؟
➖ دانشجویان و فارغ التحصیلان تحصیلات تکمیلی رشتههای فنی مهندسی، مدیریت و رشتههای علوم پایه
➖ اعضای تیم داده و هوش تجاری شاغل در استارتاپها، سازمانها و کسبوکارها
➖ علاقمندان به حوزه علم داده، یادگیری ماشین و داده کاوی
➖ دانشجویانی که قصد نوشتن پایان نامه در این حوزه را دارند
➖ افرادی که قصد مهاجرت کاری یا تحصیلی دارند
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
🚨 جهت دریافت مشاوره رایگان و اطلاعات تکمیلی؛
از طریق لینک زیر اقدام نمایید
⏳ httb.ir/AaIYs ⬅️
ـــــــــــــــــــــــــــــــــــ
02188905269
02191096546
@onacademy
Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران
💣 ۱۵ نفر از ۲۱ نفر در کل کشور‼️
جالب است بدانید که از میان تنها ۲۱ دارنده گواهینامه بینالمللی CBDA در کشور، ۱۵ نفر از دانشپذیران دورههای تهراندیتا بودهاند. این آمار، گویای کیفیت بینظیر مسیر آموزشی ماست👍
🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷 اگر به تحلیل دادههای کسبوکار علاقهمند هستید و به دنبال یک گواهینامه معتبر بینالمللی میباشید، این فرصت مخصوص شماست!
🚗 یک مسیر حرفه ای برای تبدیل شدن به تحلیل گر دادههای کسبوکار👌👨🏫 از آموزش تا آزمون🧑💻 😀 با مدرک دو زبانه از دانشگاه تهران 🆘 پشتیبانی کامل تا روز دریافت گواهینامه CBDA تاریخ شروع دوره: ۲۸ فروردین ماه ۱۴۰۴ زمان برگزاری: پنجشنبهها، ساعت ۱۳ الی ۱۷ ❌ تنها ۴ نفر تا تکمیل ظرفیت فرصت باقیست❌ 🟠🩵🛍 تخفیف ویژه ثبت نام ➕امکان پرداخت اقساطی متناسب با بودجه شما 👍برای دریافت اطلاعات بیشتر و ثبتنام، به سایت ما مراجعه نمایید یا با ما تماس بگیرید.ℹ️ ➡️ https://tehrandata.org/courses/babok/ 📞 09377516835 🔝🔝 همین حالا اقدام کنید و وارد دنیای حرفهایها شوید✅ ✈️ Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 🌐 Instagram | 🌐 website| 💬 admin
Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران
💣 ۱۵ نفر از ۲۱ نفر در کل کشور‼️
جالب است بدانید که از میان تنها ۲۱ دارنده گواهینامه بینالمللی CBDA در کشور، ۱۵ نفر از دانشپذیران دورههای تهراندیتا بودهاند. این آمار، گویای کیفیت بینظیر مسیر آموزشی ماست👍
🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷 اگر به تحلیل دادههای کسبوکار علاقهمند هستید و به دنبال یک گواهینامه معتبر بینالمللی میباشید، این فرصت مخصوص شماست!
🚗 یک مسیر حرفه ای برای تبدیل شدن به تحلیل گر دادههای کسبوکار👌👨🏫 از آموزش تا آزمون🧑💻 😀 با مدرک دو زبانه از دانشگاه تهران 🆘 پشتیبانی کامل تا روز دریافت گواهینامه CBDA تاریخ شروع دوره: ۲۸ فروردین ماه ۱۴۰۴ زمان برگزاری: پنجشنبهها، ساعت ۱۳ الی ۱۷ ❌ تنها ۴ نفر تا تکمیل ظرفیت فرصت باقیست❌ 🟠🩵🛍 تخفیف ویژه ثبت نام ➕امکان پرداخت اقساطی متناسب با بودجه شما 👍برای دریافت اطلاعات بیشتر و ثبتنام، به سایت ما مراجعه نمایید یا با ما تماس بگیرید.ℹ️ ➡️ https://tehrandata.org/courses/babok/ 📞 09377516835 🔝🔝 همین حالا اقدام کنید و وارد دنیای حرفهایها شوید✅ ✈️ Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 🌐 Instagram | 🌐 website| 💬 admin
🤔 روشهای رایج regularization توی 7 مدل پرکاربرد یادگیری ماشین
👨🏻💻 اگه مدلهات بیشبرازش میشن یا دقت خوبی روی داده واقعی ندارن، شاید وقتشه یه نگاه جدی به regularization بندازی!
✏️ یه جورایی مثل ترمزیه که نمیذاره مدل زیادی یاد بگیره و فقط دادهی آموزش رو حفظ کنه.
1️⃣ الگوریتم رگرسیون خطی
✅ روش L1 (LASSO): وزنها رو صفر میکنه و مدل سادهتر میشه.
✅ روش L2 (Ridge): وزنها رو کوچک میکنه ولی صفر نمیکنه.
✅ روش Elastic Net: ترکیب L1 و L2 برای تعادل بهتر بین سادگی و پیچیدگی.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
2️⃣ الگوریتم رگرسیون لجستیک
✅ روش L1 و L2: مشابه رگرسیون خطی به کار میرن.
✅ روش Elastic Net: ترکیبی از L1 و L2 برای تفکیک بهتر.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
3️⃣ الگوریتم تقویت گرادیان
✅ روش L1، L2: پیچیدگی مدل رو کاهش میده.
✅ پارامتر Tree Depth و Shrinkage: کوچیکتر تنظیم بشن تا از بیشبرازش جلوگیری بشه.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
4️⃣ الگوریتم جنگل تصادفی
✅ تعداد درختها و عمق درختها: میتونن ثبات بیشتر ایجاد کنن ولی ممکنه پیچیدگی زیاد بشه.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
5️⃣ شبکههای عصبی
✅ روش L1 و L2: تنظیم وزنها برای جلوگیری از پیچیدگی.
✅ روش Dropout: حذف تصادفی نورونها برای جلوگیری از Overfitting.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
6️⃣ الگوریتم ماشین بردار پشتیبان
✅ روش L1: سادگی بیشتر.
✅ روش L2: انعطاف بیشتر.
✅ پارامتر C-Parameter: بیشتر = دقت بالاتر ولی احتمال پیچیدگی بیشتر.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
7️⃣ الگوریتم k-نزدیکترین همسایگی
✅ پارامتر k (# از همسایهها): زیاد باشه = پیشبینی نرمتر.
✅ پارامتر k (# از همسایهها): زیاد باشه = انعطاف بیشتر ولی خطر پیچیدگی.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
🤔 روشهای رایج regularization توی 7 مدل پرکاربرد یادگیری ماشین
👨🏻💻 اگه مدلهات بیشبرازش میشن یا دقت خوبی روی داده واقعی ندارن، شاید وقتشه یه نگاه جدی به regularization بندازی!
✏️ یه جورایی مثل ترمزیه که نمیذاره مدل زیادی یاد بگیره و فقط دادهی آموزش رو حفظ کنه.
1️⃣ الگوریتم رگرسیون خطی
✅ روش L1 (LASSO): وزنها رو صفر میکنه و مدل سادهتر میشه.
✅ روش L2 (Ridge): وزنها رو کوچک میکنه ولی صفر نمیکنه.
✅ روش Elastic Net: ترکیب L1 و L2 برای تعادل بهتر بین سادگی و پیچیدگی.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
2️⃣ الگوریتم رگرسیون لجستیک
✅ روش L1 و L2: مشابه رگرسیون خطی به کار میرن.
✅ روش Elastic Net: ترکیبی از L1 و L2 برای تفکیک بهتر.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
3️⃣ الگوریتم تقویت گرادیان
✅ روش L1، L2: پیچیدگی مدل رو کاهش میده.
✅ پارامتر Tree Depth و Shrinkage: کوچیکتر تنظیم بشن تا از بیشبرازش جلوگیری بشه.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
4️⃣ الگوریتم جنگل تصادفی
✅ تعداد درختها و عمق درختها: میتونن ثبات بیشتر ایجاد کنن ولی ممکنه پیچیدگی زیاد بشه.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
5️⃣ شبکههای عصبی
✅ روش L1 و L2: تنظیم وزنها برای جلوگیری از پیچیدگی.
✅ روش Dropout: حذف تصادفی نورونها برای جلوگیری از Overfitting.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
6️⃣ الگوریتم ماشین بردار پشتیبان
✅ روش L1: سادگی بیشتر.
✅ روش L2: انعطاف بیشتر.
✅ پارامتر C-Parameter: بیشتر = دقت بالاتر ولی احتمال پیچیدگی بیشتر.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖
7️⃣ الگوریتم k-نزدیکترین همسایگی
✅ پارامتر k (# از همسایهها): زیاد باشه = پیشبینی نرمتر.
✅ پارامتر k (# از همسایهها): زیاد باشه = انعطاف بیشتر ولی خطر پیچیدگی.
🌐 #هوش_تجاری #تحلیل_داده #PowerBI
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📈 تحلیلگر داده شوید :
📈 @PowerBI_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📈 @PowerBI_fa
🚀 با علم داده، آینده را پیشبینی کن! 🔥📊
🔎 آیا میدانستی ۸۰٪ تصمیمهای موفق کسبوکارها بر پایه تحلیل دادهها گرفته میشود؟
اگر میخواهی در دنیای امروز پیشرو باشی، علم داده مهارتی است که نباید از دست بدهی! 🎯💡
💻 در دوره جامع علوم داده یاد میگیری:
✅ تحلیل و پردازش دادهها از صفر تا پیشرفته 📊
✅ برنامهنویسی پایتون مخصوص علم داده 🐍
✅ یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای پیشبینیهای دقیق 🤖
✅ کار با پایگاههای داده و کلانداده برای پروژههای واقعی 🗂️
📢 فرصت رشدت همین حالاست!
🌐 برای اطلاعات بیشتر و ثبتنام، به لینک زیر مراجعه کنید:
https://B2n.ir/hw2891
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔶 کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره:
📱 تلگرام: 09222477250
☎️ تماس: 02167641999
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص
⚡️ زمان دیپلوی مدلت رو از چند روز به چند دقیقه برسون!
👨🏻💻 اگه تا حالا مدل ML ساختی، احتمالاً یه بار تو این وضعیت بودی: مدل رو تمرین دادی ولی هفتهها درگیر GPU، زیرساخت، دیپلوی و هزارجور کانفیگ شدی. فقط برای اینکه یه مدل ساده رو بالا بیاری. 😫
💬 اگه تو این مرحله از کارت موندی، یه راه ساده و سریع برای دیپلوی مدلهات، ابزار Inferlessئه که قضیه رو خیلی راحت کرده:
✅ بدون نیاز به مدیریت زیرساخت.
✅ دیپلوی مدل فقط در چند دقیقه.
✅ مقیاسپذیری خودکار.
❓ این ابزار چطوری کار میکنه؟
1⃣ مدلتو از Hugging Face ،Git یا حتی AWS/GCP بیار.
🔢 یه کلیک برای اتواسکیل.
🔢 و همهچی بدون دردسر روی زیرساخت SOC-2.
┌ 🛹 Inferless
└ 🌐 Website
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
✏️ جزوه «رگرسیون لجستیک»
👨🏻💻 تا حالا برات سوال شده که الگوریتمها چطور پیشبینی میکنن که یه نفر روی "Buy Now" کلیک میکنه یا نه؟ پشت خیلی از این پیشبینیها با یه الگوریتم ساده ولی قدرتمنده: رگرسیون لجستیک.
🥵 این الگوریتم تو خیلی از کارهای واقعی استفاده میشه: از پیشبینی ریزش مشتری گرفته تا تشخیص تقلب و حتی تصمیمهای پزشکی.
✅ نکته جالبش اینه که برخلاف اسمش، کارش پیشبینی عدد نیست! تصمیمگیری دوتایی میکنه: بخره یا نخره؟ بمونه یا بره؟ تقلب هست یا نه؟
🎯 تو این جزوه کوتاه و کاربردی، خیلی ساده توضیح داده چطور کار میکنه و چرا هنوزم یکی از محبوبترین الگوریتمهای یادگیری ماشینه.👌
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Repost from Python4Finance
ثبت نام سی و نهمین دوره مدلسازی مالی با python مقدماتی آغاز شد
📌 سرفصل:
➖آموزش مبانی برنامه نویسی به زبان پایتون
➖آموزش مبانی مدلسازی مالی
➖معادله نویسی در پایتون
➖مصورسازی داده ها
➖مبانی آمار توصیفی
➖ارزش زمانی پول
➖بهینه سازی
➖محاسبه بازده و ریسک سهم
➖دریافت داده های مالی بین المللی
➖بررسی موردی بازار سرمایه ایران
📌اطلاعات دوره :
➖مدرس: دکتر محمد صادق کریمی مهرآبادی
➖طول دوره :21 ساعت + رفع اشکال
➖از 28 فروردین ماه 1404 ، روزهای 5 شنبه
✅به پذیرفته شدگان در پایان دوره، گواهی مرکز آموزش های آزاد و مجازی دانشگاه خوارزمی اعطا خواهد شد.
✅ این دوره پیشنیاز ندارد و همه موارد لازم در دوره گفته می شود.
✅ این دوره برای علاقه مندان جهت یادگیری مفاهیم مالی و اقتصادی با پایتون توصیه می شود.
✅ این دوره پیشنیاز سایر دوره های پیشرفته مانند مدلسازی مالی پیشرفته، یادگیری ماشین و ... است. .
اطلاعات بیشتر و ثبت نام:
🌐 khu.zarsuntadbir.ir
#ثبت_نام
پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance
+1
سلام دوستان
🌱با تبریک سال نو 🌱
🔥به مناسبت سال نو، دو دوره ی Generative AI و Advanced EEG Signal Processing با تخفیف 36 درصدی تا آخر فروردین به فروش می رسند 👇🏻
✅لینک خرید دوره ی Generative AI:
https://olgorithm.ir/product/generative-ai-course/
✅لینک خرید دوره ی Advanced EEG Signal Processing:
https://olgorithm.ir/product/advanced-eeg-signal-processing/
www.olgorithm.ir
Repost from Quera
📣 مسابقه ورودی کمپ بهاره Fin AI
💻 کدهای هوشمند بانکداری نسل بعد!
💎 این مسابقه میتونه دروازه ورود شما به بوتکمپ علوم داده و یادگیری ماشین با طعم چالشهای واقعی در حوزه بانکداری هوشمند باشه!
🎉شرکت توی بوتکمپ (در صورت قبولی توی مسابقه) رایگان هست و با توجه به عملکرد افراد توی بوتکمپ، از نفرات برتر دعوت به #استخدام و همکاری میشه.
⏳جمعه ۲۹ فروردین ساعت ۱۵
✔️ ثبتنام رایگان :
🔗 https://quera.org/r/mlz8h
➖➖➖➖
#Quera_Contest
🔔 کدوم الگوریتم یادگیری ماشین رو کِی ازش استفاده کنیم؟
👨🏻💻 انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین، یعنی هنرِ درست تصمیم گرفتن! حتی یه مهارت مهمه که باید بلدش باشی.
🟠 چند نکته کاربردی از دل پروژههای واقعی:
1️⃣ کاربردهاش کجاهاست؟
◀️ توی حوزه مالی: Random Forest و GBM برای تشخیص تقلب و اعتبارسنجی.
◀️ توی حوزه سلامت: SVM و Neural Net برای تشخیص بیماری و آنالیز تصاویر پزشکی.
◀️ توی خردهفروشی: K-Means برای دستهبندی مشتریها.
2️⃣ چه الگوریتمی رو انتخاب کنیم؟
⬅️ بستگی داره به:
✅ حجم و نوع دیتات
✅ پیچیدگی مسئله
✍️ مثلاً برای دیتاهای بزرگ و پیچیده ⬅️ شبکه عصبی
✍️ برای دیتاهای کوچیک و ساختاریافته ⬅️ رگرسیون لجستیک
3️⃣ قابلیت تفسیر یا دقت بالا؟
⬅️ گاهی باید انتخاب کنی:
✍️ درخت تصمیم قابل فهمتره
✍️ ولی XGBoost و شبکههای عصبی معمولاً دقت بالاتری دارن
4️⃣ بروز بمون!
⬅️ الگوریتمهای جدید و ابزارهایی مثل AutoML دارن روزبهروز کارو راحتتر و دقیقتر میکنن.
✅ هوشمندانه انتخاب کن و از پیشرفت جا نمون!
📎 دانلود چیتشیت با کیفیت بالاتر:👇
🖼 20ML Algorithms
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
📂 9 تا پروژه واقعی و کاربردی یادگیری ماشین
👨🏻💻 یادگیری واقعی ماشین لرنینگ از دل پروژه درمیاد، نه فقط خوندن مقاله و دیدن ویدیو!
✅ از اون وقتی که پروژهمحور پیش رفتم، هم یادگیریم عمیقتر شد هم رزومهم قویتر.
1️⃣ خلاصهکننده ویدیوهای یوتیوب ⬅️ لینک
2️⃣ اپ پیشبینی قیمت خونه ⬅️ لینک
3️⃣ مدل شرح تصویر ⬅️ لینک
4️⃣ طراحی چتبات اختصاصی ⬅️ لینک
5️⃣ اپ پیشبینی وضعیت آب و هوا ⬅️ لینک
6️⃣ پیادهسازی رگرسیون از صفر ⬅️ لینک
7️⃣ فاینتیون کردن مدل Llama ⬅️ لینک
8️⃣ ۱۰ سبک مختلف پرامپتنویسی ⬅️ لینک
🌐 #هوش_تجاری #تحلیل_داده #PowerBI
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📈 تحلیلگر داده شوید :
📈 @PowerBI_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📈 @PowerBI_fa
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
