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 34 063 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 3 994,并在 伊朗 地区排名第 10 043 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 34 063 名订阅者。
根据 30 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 -175,过去 24 小时变化为 -2,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 8.73%。内容发布后 24 小时内通常能获得 4.07% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 974 次浏览,首日通常累积 1 387 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 6。
- 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 01 七月, 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。
34 063
订阅者
-224 小时
-27 天
-17530 天
帖子存档
🎲 ریاضیات یادگیری ماشین
🐍 به همراه پیادهسازی در پایتون
👨🏻💻 اگه میخواین مهمترین مباحث ریاضی مورد استفاده در ماشین لرنینگ رو خیلی ساده و بدون پیچیدگی خاصی، داخل یه منبع داشته باشین، این دو تا فایل PDF رو از دست ندین! این مباحث ریاضی در زبان برنامهنویسی پایتون هم پیادهسازی شده تا بتونین کاربرد عملیش رو هم ببینین.👌🏼
1) جبرخطی 2) آمار
3) احتمالات 4) بهینهسازی
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
Repost from N/a
📣 این پیشنهاد رو یادت نره — ۵۰ درصد تخفیف فرادرس برای تمامی آموزشها
♨️ یادگیری مهارت جدید + پیشرفت تحصیلی با فرادرس
▫️ تحلیل اطلاعات در پایتون با pandas
▫️ مفاهیم آماری در داده کاوی و پیاده سازی در پایتون
▫️ آموزش کاربردی شبکههای عصبی مصنوعی
▫️ یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow 2
▫️ رسم نمودار دادهها با کتابخانه Plotly در پایتون
🎁 کد تخفیف: BSM85
📚 [مشاهده و دریافت سایر آموزشها]
@FaraDars - فرادرس
👨🏻💻 افشین عمیدی TA دانشگاه استنفورد، نکات مهم کلاسهای "یادگیری ماشین"، "یادگیری عمیق"، "هوش مصنوعی" و... رو به صورت خلاصه و در قالب چیتشیت، به دو زبان فارسی و انگلیسی منتشر کرده است. برای دسترسی به این محتوای ارزشمند میتونید از لینکهای زیر استفاده کنید.🔥
🎯 مباحث هر بخش به صورت طبقه بندی و با شکل و نمودار توضیح داده شده.👌🏼
✅ لینک WEB و PDF هر بخش:👇🏼
🔴 یادگیری ماشین
🏷 یادگیری ماشین
┘◾️لینک: (PDF / WEB)
🏷 نکات و ترفندهای یادگیری ماشین
┘◾️لینک: (PDF / WEB)
🟡 ریاضیات یادگیری ماشین
🏷 آمار و احتمالات
┘◾️لینک: (PDF / WEB)
🏷 جبر خطی و حسابان
┘◾️لینک: (PDF / WEB)
🟢 یادگیری عمیق
🏷 یادگیری عمیق
┘◾️لینک: (PDF / WEB)
🏷 نکات و ترفندهای یادگیری عمیق
┘◾️لینک: (PDF / WEB)
🔵 هوش مصنوعی
🏷 هوش مصنوعی
┘◾️لینک: (PDF / WEB)
🟣 ریاضیات علوم داده
🏷 معادله دیفرانسیل معمولی
┘◾️لینک: (PDF / WEB)
🏷 آمار و احتمالات
┘◾️لینک: (PDF / WEB)
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
Repost from N/a
🟣 علم داده و هوش مصنوعی رو راحت یاد بگیر!
🔴 علم داده مستقل از رشته، و موقعیت شغلیه؛ یه بازار کار پردرآمد توی دنیای علم داده و هوش مصنوعی منتظرته.
🟢 ویدئوهای آموزشی برای هر رشتهای
🟢 نقشهراه یادگیری علم داده
🟢 وبینارهای آموزشی رایگان
👈 برای شروع عضو این کانال شو:
👉👉 https://t.me/+Y4xrkvVsNHAwNWQ0
👉👉 https://t.me/+Y4xrkvVsNHAwNWQ0
⭕️ دوره رایگان یادگیری ماشین دانشگاه استنفورد
✅ به زبان فارسی + کل منابع دوره
👨🏻💻 اندرو نگ یکی از بزرگترین مربیان علوم داده و AI، دوره ML دانشگاه استنفورد رو، که به انجیل ماشین لرنینگ معروفه و مفاهیم یادگیری ماشین رو به خوبی شرح میده، به رایگان منتشر کرده و مهرداد محمدیان این دوره فوق العاده رو به زبان فارسی ترجمه کرده است.
🔷 تعداد بسیار زیادی از مهندسان ML مطرح در دنیا، مسیر ورود خود به یادگیری ماشین لرنینگ رو با این دوره شروع کردن. به همین خاطر تصمیم گرفتم که این دوره ارزشمند رو براتون قرار بدم.💯
📂 اینم لینک منابع دوره:👇🏼
🏷 لیست دوره Andrew Ng
┤ ◾️دوره ML دانشگاه استنفورد به زبان فارسی
┤ ◽️دوره Stanford CS229: ML
┤ ◾️دوره ML Specialization
┘ ◽️وبسایت دوره Stanford CS229: ML
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ 5 تا از مهمترین کتابخانههای پایتون
✅ برای مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
👨🏻💻 اگه به دنبال ابزارهایی برای استخراج ویژگیهای مفهومی و معنادار از داده ها و آمادگی اونها برای مدل های یادگیری ماشین هستین، من اینجا 5 تا از بهترین کتابخانههای Feature Engineering رو براتون معرفی کردم.
🎯 از ویژگیهای کلیدی این کتابخانهها: تبدیل و بهبود ویژگیهای دادهها، استخراج ویژگیهای خودکار، مدیریت و انتخاب ویژگی و غیره.
┌ 🏷 5 Python Libraries for Feature Eng
├ ◼️ Feature-engine
├ ◻️ Featuretools
├ ◼️ tsfresh
├ ◻️ Feature Selector
└ ◼️ Category Encoders
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🔴 فقط ۵ روز تا اتمام تخفیف ۳ میلیونی بوتکمپ دیتاساینس باقیست!
🗓 تا ۱۵ مهرماه وقت دارید تا با ثبتنام در بوتکمپ دیتاساینس دانشکار، ۳ میلیون تومان تخفیف بگیرید.
🟣 بوتکمپ آموزش صفر تا صد دیتاساینس و ماشینلرنینگ دانشکار شامل:
✅ ۱۶۰ ساعت آموزش پروژه محور
✅ اساتید حرفهای حوزه از بهترین شرکتهای ایران
✅ منتور برنامهنویس و پشتیبان آموزش و کاریابی
✅ آموزش و انجام پروژهها تحت زبان برنامهنویسی پایتون
✅ کمک به استخدام شما
🔗💥 همین الان از طریق لینک زیر ثبتنام کنید و مشمول تخفیف زودهنگام بشید:
https://daneshkar.net/r/2xXzp
https://daneshkar.net/r/2xXzp
⭕️ نقشه راه ویدیویی آموزش یادگیری ماشین
👨🏻💻 مجموعهیِ پیش رو نقشه راه کاملی از تمام مباحثی هست که برای یادگیری جامع ماشین لرنینگ جمع آوری شده و نیاز هر فرد مبتدی رو که می خواهد وارد دنیای ML و AI بشه رو، پوشش میده.
✅ این نقشهی راه به 12 بخش تقسیم شده که شامل ساعت ها آموزش ویدیویی در طول 7 ماهه!
🔴 Python Programming for Beginners
┌ 🏷 Week 1-2
└ ◼️ Python for Data Science
🟠 Python for Data Analysis
┌ 🏷 Week 3-5
├ ◼️ Data Analysis with Python Course
└ ◻️ Python Data Analysis Projects
🟡 Machine Learning for Beginners
┌ 🏷 Week 6-8
└ ◼️ Machine Learning Specialization
🟢 Supervised Machine Learning
┌ 🏷 Week 9-10
└ ◼️ Machine Learning Algorithms
🔵 Unsupervised Machine Learning
┌ 🏷 Week 11
└ ◼️ Unsupervised Learning / Algorithms
🟣 Time Series Forcasting
┌ 🏷 Week 12
└ ◼️ Time Series Forecasting / Analysis
⚫️ Deep Learning for Beginners Pt.1
┌ 🏷 Week 13-15
└ ◼️ TensorFlow & DL Fundamentals Pt.1
⚪️ Deep Learning for Beginners Pt.2
┌ 🏷 Week 16
└ ◼️ TensorFlow & DL Fundamentals Pt.2
🟤 Neural Network
┌ 🏷 Week 17-18
└ ◼️ Neural Network
🔴 Deep Learning Projects
┌ 🏷 Week 19-20
└ ◼️ DL Projects with Python & Keras
🟡 Deep Learning with Pytorch
┌ 🏷 Week 21-24
└ ◼️ PyTorch Tutorials
🟢 Build ML Web Apps & Projects
┌ 🏷 Week 25-27
├ ◼️ Python Flask ML Web App Tutorial
└ ◻️ Build A ML Web App From Scratch
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ 10 کتاب برتر یادگیری ماشین برای مبتدیان
1️⃣ کتاب Mathematics for ML
✍🏼 این کتاب به شما کمک میکنه مبانی ریاضی یادگیری ماشین رو بفهمین و با اونا مدلها و الگوریتمهای بهتری بسازین.
✅ لینک کتاب: LINK
2️⃣ کتاب Linear Algebra for ML
✍🏼 این کتاب به مفاهیم اساسی جبر خطی و بهینهسازی در یادگیری ماشین میپردازه و مناسب برای دانشجویان کم تجربه در ریاضیاته.
✅ لینک کتاب: LINK
3️⃣ کتاب The Hundred-Page ML Book
✍🏼 این کتاب به موضوعات ریاضی، الگوریتمها و تکنیکهای یادگیری ماشین میپردازه و مفاهیم پیچیده رو به صورت ساده و منطقی توضیح میده.
✅ لینک کتاب: LINK
4️⃣ کتاب Hands-On ML
✍🏼 این کتاب مفاهیم یادگیری ماشین رو با مثالهای کاربردی و کد پایتون توضیح میده و برای برنامهنویسان تازه کار مناسبه.
✅ لینک کتاب: LINK
5️⃣ کتاب ML for Absolute Beginners
✍🏼 این کتاب یه متخصص همراه یادگیری ML برای همه هست، از مبتدی تا متخصص.
✅ لینک کتاب: LINK
6️⃣ کتاب Deep Learning for Coders
✍🏼 این کتاب با رویکرد آموزشی آسون به مباحث اصولی یادگیری عمیق میپردازه.
✅ لینک کتاب: LINK
7️⃣ کتاب Bayesian Reasoning & ML
✍🏼 این کتاب با مثالها و تمرینات فوق العاده مباحث یادگیری ماشین رو پوشش میده.
✅ لینک کتاب: LINK
8️⃣ کتاب Deep Learning with PyTorch
✍🏼 این کتاب توضیحات خوب و مفصلی از محبوبترین فریمورکهای یادگیری ماشین یعنی PyTorch ارائه میده.
✅ لینک کتاب: LINK
9️⃣ کتاب Introduction to ML
✍🏼 این کتاب از مبانی جبر خطی تا موضوعات پیشرفته یادگیری ماشین رو پوشش میده.
✅ لینک کتاب: LINK
🔟 کتاب Mathematical Analysis of ML Algorithms
✍🏼 این کتاب به بررسی ریاضیات الگوریتمهای یادگیری ماشین میپردازه و فهم عمیقتری از اصول ریاضی علم یادگیری ماشین ارائه میده.
✅ لینک کتاب: LINK
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ 12 دوره رایگان یادگیری ماشین و AI به زبان فارسی
👨🏻💻 دکتر سید ناصر رضوی عضو هیئت علمی گروه مهندسی کامپیوتر دانشگاه تبریز، دورههای "یادگیری ماشین"، "یادگیری عمیق"، "یادگیری تقویتی" و... رو به زبان فارسی و رایگان در وبسایت و کانال یوتیوبشون منتشر کردن.🔥
✅ اینم لینک دورهها + کدها و پروژهها:👇🏼
🏷 لیست دورهها
┤ ◾️یادگیری ماشین
┤ ◽️ابزارهای یادگیری ماشین
┤ ◾️کارگاه یادگیری ماشین با پایتون
┤ ◽️یادگیری عمیق
┤ ◾️کارگاه یادگیری عمیق با پایتون
┤ ◽️یادگیری تقویتی
┤ ◾️هوش مصنوعی
┤ ◽️شبکه های عصبی مصنوعی
┤ ◾️برنامهنویسی پایتون
┤ ◽️برنامهنویسی شیگرا در پایتون
┤ ◾️تحلیل و طراحی الگوریتمها
┤ ◽️سخنرانیها و سمینارها
┤ ◾️دسترسی به کدها و پروژههای دورهها
┘ ◽️وبسایت دکتر سید ناصر رضوی
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
👨🏻💻 بدون شک این چیتشیت، یکی از بهترین و جامعترین برگههای تقلب یادگیری ماشین به هر دو زبان فارسی و انگلیسی هست.💯
🟣 دیکشنری یادگیری ماشین زیر، یک تلاش جامع برای توضیح مفاهیم و اصطلاحات یادگیری ماشین با نمودارها و پیوندها به منابعی برای یادگیری بیشتر هست.👌🏼
✅ لینک دسترسی به این منبع بینظیر:👇🏼
┌ 🏷 Machine Learning Glossary
├ 💣 ML Glossary ENG
├ 🚀 ML Glossary FA
├ 🗃 ENG GitHub
└ 🎲 FA GitHub
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
Repost from N/a
🤩 هدیه فرادرس برای شما — ۵۵ درصد تخفیف برای ثبت اولین سفارش خرید
🎁 کد تخفیف: FRSTRD
این کد تخفیف برای اولین خرید از فرادرس و قابل اعمال روی تمامی آموزشها میباشد. برای مشاهده فهرست آموزشها روی لینک زیر کلیک کنید:
🔗 آموزشهای «یادگیری ماشین و داده کاوی» [+]
🔗 همه آموزشهای فرادرس [+]
@FaraDars - فرادرس
👨🏻💻 آمار یک نیاز ضروری برای یادگیری ماشینه و بهترین راهی که میتونین مباحث آماری رو چه برای دروس دانشگاهی و چه برای یادگیری ML فرا بگیرین، از طریق انیمیشن و تجسم تعاملی هست.
🔶 وب سایت "Seeing Theory" تمامی مباحث مورد نیاز، از آمار گرفته تا احتمال و موارد دیگه رو با تصاویر تعاملی به صورت رایگان به شما آموزش میده!
1️⃣ مبانی احتمال 2️⃣ احتمال مرکب
3️⃣ توزیع های احتمال 4️⃣ استنتاج فرکانسیست
5️⃣ استنتاج بیزی 6️⃣ آنالیز رگرسیون
✅ اینم لینک تمامی منابع این سایت: 👇🏼
┌🏷 Seeing Theory
├ 🌐 Wibsite
├ 📕 Book
└ 🗃 GitHub
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
Repost from مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه
✅ توسعه استراتژیهای معاملاتی با تحلیل داده دانشگاه صنعتی شریف؛ زیربنای پیادهسازی معاملات الگوریتمی
#دوره_آموزشی_آنلاین
اگر با ایدهای جدید برای معاملهگری مواجه شوید که ادعا شود در صورت پیادهسازی الگوریتمی، سود هنگفتی خواهد داشت، چگونه آن را ارزیابی میکنید؟ اگر آن را بکتست کردیم و نتایج قابل قبول بود آیا میتوانیم این نتایج را به آینده تعمیم دهیم؟
در این دوره آموزشی پس از مرور کتابخانههای تحلیل و مصورسازی داده در پایتون، کار با دادههای بورس و یادگیری روشهای جمعآوری آن، سراغ چهارچوبی برای طراحی معاملات الگوریتمی و به کارگیری هوش مصنوعی در بازارهای مالی خواهیم رفت. سپس با چند استراتژی معاملاتی مثل Quantitative Momentum و Quantitative Value و Copy Trading آشنا میشویم و آنها را در پایتون پیادهسازی میکنیم و با ارزیابی آماری عملکرد آنها روی دادههای گذشته، سعی میکنیم عملکرد آنها را در آینده نیز پیشبینی کنیم.
پیشنیاز: آشنایی با پایتون
اطلاعات بیشتر و درخواست پذیرش:
B2n.ir/tspy_data4
پشتیبانی:
09331079014
@Lili_1374gh
@dlearn_ir
⭕️ 7 نمونه پروژه یادگیری ماشین برای تقویت رزومه
📂 به همراه لینک پروژهها
👨🏻💻 اگه در مصاحبههای شغلی علوم داده شرکت کرده باشین (بخصوص برای پروژههای خارج از کشور) تقاضای برای مشاغل مهندس یادگیری ماشین زیاده و فرآیند استخدامم دشواره. بیشتر شرکتها دنبال افراد حرفهای و با تجربه در برخورد با مشکلات مختلف یادگیری ماشینن.
☑️ برای یه فرد مبتدی یا تازه فارغ التحصیل شده، چند راه برای نشون دادن مهارت و تجربهاش وجود داره. یکیش کارآموزیه، یکی کار روی پروژههای اُپن سورسه و یکی هم انجام نمونه پروژههای یادگیری ماشینه.
✅ من تو این پست، 7 نمونه پروژه یادگیری ماشین رو براتون قرار دادم که هم رزومه شما رو تقویت میکنه و در طول فرآیند استخدام بهتون کمک میکنه، هم کار انفرادی روی پروژه توانایی شما رو در حل مسائل افزایش میده.
1️⃣ پروژه mRNA Degradation
📦 لینک پروژه: LINK
2️⃣ پروژه Automatic Image Captioning
📦 لینک پروژه: LINK
3️⃣ پروژه Forecasting using DL
📦 لینک پروژه: LINK
4️⃣ پروژه Self-Driving Car
📦 لینک پروژه: LINK
5️⃣ پروژه Conversational AI
📦 لینک پروژه: LINK
6️⃣ پروژه Automatic Speech Recognition
📦 لینک پروژه: LINK
7️⃣ پروژه End-to-end ML
📦 لینک پروژه: LINK
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🟢آخرین اخبار که انقلابی فراتر از Web3 را به نمایش می گذارد:
🔸ما اینجا در مورد #فردا صحبت میکنیم
🔸اطلاعات از دنیای NFT، متاورس، بازی های P2E و SocialFi.
🔻به روزترین خبرها و اتفاقاتی که بازارهای مالی را به حرکت در می آورد
🔺نقد و بررسی تخصصی پروژه های جدید مثل پروژه World Coin و پروژه های متاورس
🔹بررسی نو آوری های جدید در عرصه تکنولوژی
💠https://t.me/+7TOH1Rzx138zOTU1
👨🏻💻 دکتر محمدعلی زارع چاهوکی استاد دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه یزد، کتاب "مقدمهای بر یادگیری ماشین" رو به زبان فارسی و رایگان در پیج دانشگاهی منتشر کردن. هدف اصلی این کتاب آموزش جامع یادگیری ماشین مبتنی بر ریاضیات و آمار و احتمال هست.🔥
✅ اینم لینک کتاب: 👇🏼
┌ 🏷 An Intoduction to ML
└ 📘 ML Book
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
👨🏻💻 دکتر احمد محمودی استاد دانشگاه شهید بهشتی، تمام جزوات و منابع درسی کلاسهای "یادگیری ماشین" ، "یادگیری عمیق" ، "شبکههای عصبی مصنوعی" و... رو از بهار 2011 تا بهار 2023، به زبان فارسی و رایگان در پیج دانشگاهی منتشر کردن.🔥
🟣 میتونین با مراجعه به آدرس زیر تمام این جزوات رو دانلود کنین و از یک منبع فارسی و غنی برای یادگیری ماشین بهره مند بشین.👌🏼
✅ لینک دسترسی به تمامی دورهها: 👇🏼
┌ 🏷 An Intoduction to Machine Learning
└ 🚀 Link
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
👨🏻💻 بدون شک این دوره، یکی از بهترین منابع یادگیری PyTorch برای یادگیری عمیق در سطح اینترنته!
🟣 یکی از منحصربفردترین دوره های یادگیری PyTorch برای یادگیری عمیق و ML که خیلی ساده و روون، مفاهیم رو از پایه تا پیشرفته بهتون یاد میده، دوره PyTorch for DL هست. کل دوره رایگانه و از 25 ساعت محتوای ویدیویی + یه کتاب آنلاین که بر اساس محتوای ویدیویی هست، تشکیل شده. 👌🏼
✅ اینم لینک تمام منابع این دورهی بینظیر:👇🏼
┌ 🏷 PyTorch for DL & ML Course
├ 💣 PyTorch Documentation
├ 📚 PyTorch for DL: Zero to Mastery
├ 🎬 PyTorch for DL & ML Youtube
└ 🗃 PyTorch for DL GitHub
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ 6 تا از بهترین کتابخانهها برای NLP
👨🏻💻 اگه به دنبال ابزارهایی برای ساده سازی وظایف NLP هستین، من اینجا 6 تا از بهترین کتابخانههای NLP رو براتون معرفی کردم.
✅ این کتابخانهها بستههای داخلی هستن که به شما امکان ادغام راهحلهای پردازش زبان طبیعی در برنامههاتون رو میدن و همچنین باعث متمرکز شدن توسعهدهندگان روی اهداف واقعی پروژهشون میشن.👌🏼
┌ 🏷 A Guide to Top NLP Libraries
├ ◼️ NLTK
├ ◻️ SpaCy
├ ◼️ Gensim
├ ◻️ Stanford CoreNLP
├ ◼️ TextBlob
└ ◻️ Hugging Face Transformers
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
