Machine Learning | یادگیری ماشین

🔴 فقط امروز — ۹۴٪ تخفیف فرادرس برای ۲ آموزش به انتخاب شما در طرح «یادگیری بدون توقف»، فرصتی استثنائی برای شما فراهم شده تا آموزش مورد علاقه خود را با تخفیف ویژه دریافت کنید!! 🎁 کد تخفیف: LEARN94 ⚠️ در این طرح، کاربرانی که قبلا سفارش همراه با پرداخت داشته‌اند، می‌توانند یک آموزش و کاربرانی که قبلا پرداختی در فرادرس نداشته‌اند، می‌توانند تا ۲ آموزش را به انتخاب خود، دریافت کنند. 🔗 انتخاب آموزش — [کلیک کنید] ❇️ مشاهده جزئیات طرح [+] 🔄 FaraDars - فرادرس

🎓 #تخفیف_تابستانی مدرسه دقیقه ✅ تخفیف ۵۰% برای دسترسی به #دوره‌های_آفلاین و #ویدئوهای_آموزشی 👨‍💻 کد تخفیف: sumR04 ✍️ فهرست دوره‌ها 📺 استفاده از هوش مصنوعی در زندگی حرفه‌ای 📺 یادگیری ماشین با پایتون 📺 پردازش زبان‌های طبیعی و مدل‌های زبانی در پایتون 📺 پردازش بهینه با pandas و polars 📺 طراحی مطالعه و تحلیل داده در تحقیقات پزشکی با R 📺 سواد داده برای سازمان‌های غیرانتفاعی 📺 اکسل برای تحلیل داده‌های کسب و کار 📺 تحلیل داده و توسعه داشبورد با Power BI 📺 سیکوئل (SQL) برای تحلیل داده 📺 استخراج داده از وب 📺 تحقیقات بازار و توسعه کسب‌وکار 📺 بهینه‌سازی و تحقیق در عملیات با پایتون 📺 یادگیری ماشین با رویکرد بهینه‌سازی در پایتون 📺 مدیریت محصول برای مشاهده فهرست کامل دوره‌های آنلاین و ویدئوهای آموزشی به لینک زیر مراجعه کنید: b2n.ir/training_videos_dsa 👨‍💻 کد تخفیف ۵۰%: sumR04 ⏳ برای استفاده از تخفیف تابستانی تنها تا آخر مرداد فرصت وجود دارد! ✅ تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

🔴 یه ترفند ساده اما فوق العاده مؤثر برای «انتخاب ویژگی‌ها» 👨🏻‍💻 قبل از اینکه تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (feature importance) رو انجام بدی، چند تا ویژگی نویزی کاملاً تصادفی به دیتاستت اضافه کن. فقط برای آزمایش! بعد که مدلت رو آموزش دادی، ببین این ویژگی‌های نویزی چه رتبه‌ای گرفتن. 💡 هر فیچری که رتبه‌اش از مهم‌ترین فیچر نویزی پایین‌تره، عملاً نویز به حساب میاد و می‌تونی با خیال راحت حذفش کنی. ✅ این تکنیک، برگرفته از یه مقاله قدیمی و جالب تو سال 2003 هست: 📄 Article ⭕️ تو دیتاست‌های کوچیک، بعضی وقتا ویژگی‌های نویزی از فیچرهای اصلی مهم‌تر دیده می‌شن! و این نشون میده چقدر بعضی فیچرهای به‌ظاهر مهم، در واقع پوچن.😉 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🎓 یه خبر خوب برای اونایی که دنبال آموزش خوب و رایگان هستن! مکتب‌خونه ۱۰۰ تا از محبوب‌ترین دوره‌های آموزشی خودش رو رایگان کرده تا هر کسی که دوست داشت، راحت بتونه ثبت‌نام کنه. توی لیست دوره‌هایی که دیدم، تنوع دسته‌بندی‌ها خیلی زیاده — از مقدماتی تا پیشرفته: ➕ برنامه‌نویسی ➕ هوش مصنوعی ➕ هک و امنیت ➕ آموزش زبان ➕ توسعه فردی ➕ آموزش آفیس و دیجیتال مارکتینگ خیلی از این دوره‌ها تو حالت عادی بالای ۳ میلیون تومن قیمت دارن، ولی الان رایگان شدن 🎟 برای استفاده، فقط کافیه از لینک پایین وارد بشی، دوره‌ی موردنظرت رو انتخاب کنی، تیک «دسترسی کامل» رو برداری و موقع پرداخت، کد HAMDELI ➡️رو بزنی تا برات رایگان فعال بشه. 🔗 لینک دوره‌ها: https://mktb.me/cooq/

😍 با این مدل دیگه لازم نیست «مدل‌های پیش‌بینی» رو از صفر بسازی! 👨🏻‍💻 می‌دونستی یه گراف ترنسفورمر وجود داره که قبلاً حسابی آموزش دیده و تقریباً هر مسئله‌یِ پیش‌بینی توی یادگیری ماشین رو راحت برات حل می‌کنه؟ ✏️ یعنی دیگه لازم نیست خودتو با استخراج ویژگی، ساخت مدل‌های مختلف و دوره‌های آموزش طولانی خسته کنی! کافیه مدل رو اجرا کنی و همون لحظه یه خروجی دقیق و به‌دردبخور ازش بگیری. از پیش‌بینی ریزش مشتری بگیر تا کشف تقلب و سیستم‌های توصیه‌گر! ✅ مدل KumoRFM که یه گراف ترنسفورمر پیش ‌آموزش ‌دیده‌ست، تو همون اجرای اول (یه forward pass)، نتیجه‌هایی بهت می‌ده که شاید با هفته‌ها مدل‌سازی سنتی هم بهش نرسی! ┌ 🥵 KumoRFM └ 🌎 Website 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🔥‌ هوش تجاری را یک‌بار برای همیشه یاد بگیرید‼️ 🎓 همراه با گواهی‌نامه رسمی دو زبانه از دانشگاه تهران

اگر به دنبال ارتقای شغلی یا ورود به دنیای قدرتمند تحلیل داده و هوش تجاری هستید، این دوره دقیقاً برای شما طراحی شده است.

💎 آموزش ۱۶۰ ساعته پروژه‌محور از صفر تا حرفه‌ای 💎 یادگیری تمام ابزارهای پرتقاضا: T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS, Power BI, DAX و کاربرد هوش مصنوعی 💎 گواهی رسمی دو زبانه دانشگاه تهران با قابلیت استعلام 💎 تدریس توسط استاد برجسته و متخصص حرفه‌ای صنعت این دوره مناسب چه کسانی است؟ 🟣 دانشجویانی که می‌خواهند وارد بازار کار شوند 🟢 شاغلانی که دنبال ارتقای شغلی‌ هستند 🔵 مدیرانی که تصمیم‌سازی داده‌محور را می‌خواهند 🟠 هر کسی که مسیر اپلای برایش اهمیت دارد 📆 روزهای برگزاری: دوشنبه و پنج‌شنبه‌ها ⏰ ساعت: ۱۸ الی ۲۲ ❌ظرفیت محدود و زمان محدود❌ 💥 گاهی تنها یک تصمیم به‌موقع، مسیر زندگی‌ات را برای همیشه تغییر می‌دهد✔️ با ما همراه شوید و به جمع متخصصان هوش تجاری بپیوندید. ℹ️ برای ثبت‌نام و دریافت مشاوره، همین حالا با کارشناس ما در ارتباط باشید. 🔗 https://tehrandata.org/courses/bi2/ ➡️ 09377516682 ✈️ Telegram | 🌐 whatsapp | 📱 linkedin | 📱 Instagram |  🌐website | 💬 admin #هوش_تجاری #هوشمندسازی

🤔 ضرایب همبستگی پیرسون یا اسپیرمن؟ 📂 راهنمای انتخاب بهترین ضریب همبستگی برای نوع دیتای شما 🔢 ضریب همبستگی پیرسون ✏️ این ضریب نشون می‌ده که دو متغیر چقدر با هم خطی تغییر می‌کنن (همپوشانی و جهت خطی). اگر مقدارش دقیقاً ۱+ یا ۱- باشه، یعنی رابطه دقیقاً و کاملاً خطیه. ✅ مزایا: ⬅️ سادگی، محاسبه سریع و تفسیر راحت. ⬅️ عملکرد عالی برای داده‌های نرمال و رابطه‌های خطی. ❌ معایب: 🔃قادر به شناسایی روابط غیرخطی نیست. 🔃به شدت به داده‌های پرت حساسه و ممکنه نتایج گمراه ‌کننده ارائه بده. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 ضریب همبستگی اسپیرمن ✏️ اسپیرمن بیشتر ارتباط یکنوا (monotonic) رو بررسی می‌کنه؛ یعنی هر دو متغیر با هم افزایش یا کاهش پیدا کنن، حتی اگه خطی نباشن. ✅ مزایا: ⬅️ کارآمد برای روابط غیرخطی یا داده‌های با نقاط پرت زیاد. ⬅️ بر اساس رتبه‌بندی مقادیر عمل می‌کنه (نه خود مقدار). ❌ معایب: 🔃 فقط ترتیب اهمیت داره (مقدار فرق نمی‌کنه، ترتیب مهمه). 🔃 نسبت به داده‌های پرت حساسیت کمی داره چون بر اساس رتبه کار می‌کنه. ➖➖➖➖➖➖ 📣 راهنمای انتخاب: 🔹 اگه دیتا روند خطی داره یا توزیعش تقریبا نرماله، پیرسون انتخاب خوبیه. 🔹 اگه دیتا غیرخطیه یا نقاط پرت زیادی داره، اسپیرمن قابل اعتمادتره. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🔥 بوت کمپ تخصصی هوش مصنوعی با مدرک دو زبانه ــــــــــــــــــــــــــــــــــــ 🔹 اطلاعیه مهم 🔹 💎 با توجه به بالا بودن درخواست شرکت در بوت کمپ متخصص ماشین لرنینگ، احتراما به اطلاع تمامی متقاضیان این بوت کمپ میرسانیم که به منظور حفظ کیفیت این دوره و ارائه خدمات بهتر به مخاطبین عزیز، از شنبه مورخ 18 مرداد ماه 1404 ، بوت کمپ متخصص ماشین لرنینگ فقط یک بار در سال و با ظرفیت محدود برگزار خواهد شد. بدین منظور تمامی عزیزانی که تمایل به شرکت در این دوره را دارند از مصاحبه فردی گزینش خواهند شد و پس از تایید موسسه، میتوانند در دوره شرکت نمایند. ــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ⚠️ جهت دریافت مشاوره و مصاحبه اولیه ؛ از طریق لینک زیر اقدام نمایید 💢 httb.ir/N1IZM 👈 💢 httb.ir/N1IZM 👈 ـــــــــــــــــــــــــــــــــــ 📞 02191096546 💬 @onacademy

با BI شروع کن؛ چون بدون اون، AI فقط یه ایده‌ست! وقتشه با هوش تجاری آشنا بشید! ✨ ویژه علاقه‌مندان ورود به بازار کار BI و AI ✅ هوش تجاری و هوش مصنوعی چه ربطی به هم دارن؟ ✅ بازار کار BI دقیقاً چطوره و از کجا باید شروع کرد؟ ✔️ وبینار رایگان «هوش تجاری؛ دروازه ورود به هوش مصنوعی» 🗓 تاریخ برگزاری: شنبه 18 مرداد ماه 🕒 ساعت: 17 تا 18 📌 ثبت‌نام رایگان: https://urls.st/dse

🔥 یادگیری بدون توقف با ۹۴٪ تخفیف در فرادرس ⏳ فرصت محدود ⏳ 🎁 با کد تخفیف LEARN94 می‌توانید یک تا دو آموزش را با ۹۴٪ تخفیف دریافت کنید! 👇 شرایط استفاده از این طرح 👇 1️⃣ اگر قبلا سفارش همراه با پرداخت داشته‌اید: یک آموزش 2️⃣ اگر پرداختی در فرادرس نداشته‌اید: تا ۲ آموزش 3️⃣ این کد تخفیف برای هر کاربر فقط یک بار قابل استفاده است. 4️⃣ اگر می‌خواهید از این کد تخفیف برای دو آموزش استفاده کنید، باید هر دو آموزش را یکجا در سبد سفارش خود قرار دهید. 🔗 انتخاب آموزش — [کلیک کنید] ✅ مشاهده جزئیات طرح [+] 🔄 FaraDars - فرادرس

✅ پروژه یادگیری ماشین من ✖️ پروژه «پیش‌بینی وایرال شدن توییت‌ها» 👨🏻‍💻 تو این پروژه، با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، سیستمی طراحی و پیاده‌سازی کردم که می‌تونه بر اساس محتوای متن، هشتگ‌ها و فاکتور‌های تعامل، احتمال وایرال شدن یک توییت رو پیش‌بینی کنه. ✍️ خلاصه کاری که انجام دادم: 📂 داده‌های توییت رو جمع‌آوری و پاک‌سازی کردم، با TF-IDF ویژگی‌های متنی رو استخراج و مدل رگرسیون لجستیک رو آموزش دادم؛ سپس با Streamlit اپلیکیشنی برای پیش‌بینی لحظه‌ای وایرال شدن توییت ساختم و با بررسی عملکرد، به دقت حدود ۷۵٪ رسیدم که برای شروع عالیه! 📣 از دیتاست و کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در لینک‌‌های زیر موجوده.👇 ┌ 🐥 Tweet Virality Prediction ├ 💰 Streamlit App └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

▶️ این پلی‌لیست‌ها، بهترین میانبر برای درک مفاهیم پیچیده یادگیری ماشینه! 👨🏻‍💻 هیچ‌کی به اندازه‌ی Steve Brunton بلد نیست یه مبحث پیچیده رو انقدر شفاف و ساده توضیح بده. ✏️ سبک تدریسش این‌جوریه که دقیقاً می‌دونه برای کسی که تو مسیر یادگیری ماشینه، چه نکاتی ممکنه گنگ یا سخت باشه و برای همین آموزش‌هاش پر از مثال‌های ساده و بصریه که واقعاً آدم از این ‌همه شفافیت و حوصله توی تدریسش کیف می‌کنه. ✅ بی‌راه نیست اگر بگم دیدن ویدیوهای کانال یوتیوبش به اندازه گذروندن یه دوره فوق‌لیسانس هوش مصنوعی ارزشمنده! 🥵 خلاصه اینکه این پلی‌لیست‌ها یه فرصت طلایی برای یادگیری مباحث ماشین لرنینگه. توصیه می‌کنم به هیچ‌وجه از دستشون ندی!👇 😉 بوت‌کمپ احتمال برای ML ⬅️ لینک 😉 ریاضیات مهندسی ML ⬅️ لینک 😉 مقدمه‌ای بر آمار و تحلیل داده ⬅️ لینک 😉 یادگیری تقویتی ⬅️ لینک 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

📢 آغاز ثبت‌نام دوره MBA کاربرد علوم داده در اقتصاد دانشکده اقتصاد دانشگاه تهران به صورت حضوری و آنلاین 🎓 دوره MBA علوم داده در اقتصاد 🔹 با مدرک رسمی دانشگاه تهران 🔹 ویژه علاقه‌مندان به تحلیل داده، کارشناسان اقتصادی، تحلیل‌گران مالی، فعالان حوزه فناوری و بانکداری داده‌محور ✅ ویژگی‌های متمایز دوره • ۲۶۰ ساعت آموزش تخصصی در تقاطع علوم داده، یادگیری ماشین و تحلیل‌های اقتصادی • تدریس توسط اساتید برجسته دانشگاه تهران، پژوهشگران خبره هوش مصنوعی و متخصصان بانک مرکزی • برگزاری کلاس‌ها پنجشنبه ها – مناسب برای شاغلان • محل برگزاری: دانشکده اقتصاد دانشگاه تهران • امکان شرکت به صورت آنلاین یا حضوری •امکان پرداخت شهریه به‌صورت قسطی 🧠 سرفصل‌های کلیدی دوره: • یادگیری ماشین مقدماتی و پیشرفته در مسائل اقتصادی • تحلیل کلان‌داده‌های اقتصادی و ابزارهای هوش تجاری • پایتون برای علوم داده و بصری‌سازی اطلاعات • یادگیری عمیق (Deep Learning) برای تحلیل بازارهای مالی • پروژه‌های عملی و کارگاهی برای حل مسائل واقعی 📄 برای دریافت بروشور کامل دوره، اینجا را کلیک کنید: 📎 دریافت بروشور 📆 شروع دوره: ۲۷ شهریور 📞 جهت مشاوره و ثبت‌نام: @CBSUT_ir 📱 +98 910 335 1042 ☎️ 021-88004278

👎 اصلاح "عدم ‌توازن کلاس" رو فراموش کن! 👨🏻‍💻 هرجا حرف از داده‌های نامتوازن میشه، همه یک نسخه‌ی ثابت می‌پیچن: ⬅️ از SMOTE استفاده کن، بیش‌نمونه‌گیری و کم‌نمونه‌گیری کن، مدل بهتر میشه! جوری این روش‌ها رو توصیه می‌کنیم که انگار بدون اینا مدل‌مون ناقصه. ✅ اما یه تحقیق جدید همه‌چی رو زیر سؤال برده و نشون داده که این تکنیک‌ها نه تنها کمکی نمی‌کنن، بلکه مدل‌تون رو خراب‌تر هم می‌کنن! 🚨 یافته‌های کلیدی:👇 ◀️ کالیبراسیون مدل نابود میشه ⬅️ پیش‌بینی‌های ریسک غیرقابل اعتماد میشن، حتی بعد از کالیبراسیون مجدد. ◀️منحنی ROC AUC بهتر نمیشه ⬅️ حتی توی اکثر موارد، بدتر هم میشه. ◀️عملکرد کلی افت می‌کنه ⬅️ Brier Score تاییدش می‌کنه. 🤔 پس چیکار کنیم؟ 🔢 دور SMOTE و بیش‌/کم‌نمونه‌گیری خط بکش. چون عملکرد مدل رو خراب می‌کنه. 🔢 روی کالیبراسیون مدل دقیق کار کن تا تخمین ریسک درست باشه. 🔢 هر روشی که به ‌عنوان عرف معرفی میشه، لزوماً بهترین روش نیست. گاهی، "هیچ کاری نکردن" بهترین تصمیمه. 📄 The Harms of CIC for ML 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

«دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران» 📣 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 دوشنبه و پنج 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

⛔️ ۴ موقعیتی که نباید از جنگل تصادفی استفاده کنی! ✅ اگه این نکات رو رعایت کنی، تا ۵۰٪ تو زمان مدل‌سازیت صرفه‌جویی می‌کنی: 👇 1️⃣ روابط خطی بین ویژگی‌ها و هدف ✏️ وقتی رابطه داده‌ها ساده و خطیه، رندوم فارست برتری خاصی نداره. 🔄 جایگزین‌ها: مدل‌های خطی سریع‌تر آموزش می‌بینن، تفسیرپذیرترن و راحت‌تر تیون می‌شن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ داده‌های نویزی، پراکنده یا با تنوع کم ✏️ رندوم فارست روی داده‌های با تنوع بالا و نویز کم خوب عمل می‌کنه؛ ولی با داده‌های نویزی یا پراکنده، پیچیدگی اضافی ایجاد می‌کنه. 🔄 جایگزین‌ها: مدل‌های ساده‌ای مثل رگرسیون خطی یا لجستیک عملکرد مشابهی میدن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ وقتی مدل باید خارج از داده‌های آموزش، پیش‌بینی کنه! ✏️ رندوم فارست فقط داخل محدوده داده‌های آموزش پیش‌بینی می‌کنه و برای خارج اون ضعیفه. 🔄 جایگزین‌ها: مدل‌های نرم غیرخطی مثل شبکه‌های عصبی یا فرآیندهای گاوسی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4️⃣ وقتی می‌خوای مدل رو برای بهینه‌سازی استفاده کنی! ✏️ ساختار پله‌ای رندوم فارست باعث میشه گرادیان‌ها نویزی و ناپایدار بشن. 🔄 جایگزین‌ها: شبکه‌های عصبی، فرآیندهای گاوسی یا مدل‌های اسپلاین برای این‌کار مناسب‌ترن. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa