Machine Learning | یادگیری ماشین

✅ پروژه یادگیری ماشین من 3️⃣ تشخیص اسکناس واقعی از جعلی 👨🏻‍💻 تشخیص اسکناس تقلبی همیشه یه چالش بزرگ تو دنیای مالی بوده. برای همین تصمیم گرفتم یه پروژه یادگیری ماشین طراحی کنم که راه حل این مشکل باشه. 👨‍💻 چیکار کردم؟ ✅ یه مدل Random Forest آموزش دادم که دقت بالایی داره. ✅ با استفاده از FastAPI یه سرویس پیش‌بینی لحظه‌ای ساختم. ✅ مدل رو دیپلوی کردم تا از طریق API به راحتی قابل استفاده باشه. ❓ چطور کار می‌کنه؟ 1️⃣ ویژگی‌های اسکناس (واریانس، چولگی، کشیدگی، انحراف) رو وارد کن. 2️⃣ درخواستتو به Endpoint FastAPI بفرست. 3️⃣ فوری نتیجه بگیر: «واقعی یا تقلبی؟» 📣 از دیتاست و کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در لینک‌ زیر موجوده.👇 ┌ 💡 Bank Note Predictor ├ 🖥 Notebook └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🔥 بزرگ‌ترین تخفیف تاریخ فرادرس – ۷۵٪ تخفیف ویژه!!!‎   💎 فرادرس با ۷۵ درصد تخفیف روی تمام آموزش‌های خود، فرصت بزرگی برای یادگیری فراهم کرده است.   🌱 تحلیل داده با DAX در Power BI   🌱 هوش مصنوعی DeepSeek برای کارشناس هوش تجاری   🌱 طراحی و ساخت مدلهای حجیم زبانی LLM با پایتون   🌱 ساخت چت بات شخصی با LangChain   🌱 یادگیری ماشین با پایتون – ماشین لرنینگ   ✔️ صفحه تخفیف و سایر آموزش‌ها [+]   🎁 کد تخفیف ۷۵ درصدی: EYD75 🔄 FaraDars - فرادرس

💢دوره حضوری / آنلاین Deep learning with Python ⬅️شروع از 27 فروردین ⬅️روزهای چهارشنبه 16:30 الی 20:30 ⬅️استاد: وحید قربانی ⭐هدف از این دوره، آشنایی با روش‌های پیشرفته برای تحلیل داده است. در این دوره دانشجویان با داده های تصویر ی، متنی و روش های تحلیل آن‌ها آشنا می شوند. 👈پیش نیاز: آشنایی با زبان پایتون و یادگیری ماشین ✅اگر به دنبال یک حرکت واقعی، ماندگار و پر ثمر در دنیای تحلیل داده می‌گردید، این دوره، جایی در بالای فهرست کارهای مهمتان قرار می‌گیرد. برای سر درآوردن از ماجرای این دوره به لینک زیر سربزنید.⬇️ 👀سرفصل دوره + ثبت نام 📞تلفن ثبت نام: 02188738394 📌هر سوالی داری از @sematec بپرس ✅لذت پیشرفت را تجربه کنیم ✔️سماتک، مرکز آموزش‌های تخصصی IT 🚀@sematecofficial

🔥 21 ریپویی که مهندسای گوگل و مایکروسافت تو مصاحبه‌ها استفاده کردن! 👨🏻‍💻 تو این چند وقت کلی مصاحبه با مهندسایی داشتم که تو گوگل، مایکروسافت، اوبر و استارتاپ‌های خفن کار می‌کنن. یه سوال رو همیشه ازشون می‌پرسم: چی خوندی و چی به دردت خورد برای قبولی توی مصاحبه‌ها؟ 📚 اینم حاصل اون گفتگوهاست!یه لیست ۲۱ تایی از تاپ‌ترین ریپوهایی که برای موفقیت توی این مسیر، واقعاً به کارت میان. از آمادگی برای مصاحبه گرفته تا رشد مسیر شغلی، مخصوصاً اگه بخوای برای شرکت‌های سطح بالا اپلای کنی. ✅ منابع مصاحبه‌های فنی 🐱 Software Engineering I/W 🐱 Coding Interview Univ 🐱 30 seconds of code 🐱 WH Interview Qs 🐱 Tech Interview Handb. 🐱 Data Structure Resour. 🐱 Computer Science Papers 🐱 System Design Resour. 🐱 System Design 🐱 Software Engineering Blogs 🐱 System Design Primer 🐱 Learning JS Design Patterns 🐱 Awesome Scalability 🐱 Awesome System Design 🐱 Coding Challenges Solutions ✅ نقشه راه‌ها 🐱 Senior Engineer Handb. 🐱 Developer Roadmaps 🐱 Engineering Leader Resour. 🐱 DevOps Roadmap 🐱 The Book of Secret Knowl. 🐱 Free Programming Books 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🔥 اتصال هوش مصنوعی به نرم‌افزارهای واقعی با MCP 👨🏻‍💻 تصور کن فقط یه جمله بنویسی و هوش مصنوعی خودش بره توی بلندر، یه صحنه ۳‌بعدی برات درست کنه! نه نیاز به مدل‌سازی دستی داری، نه انیمیشن، نه دردسر رندر گرفتن! ❓ حالا MCP چیه؟ 🤔 یه پل هوشمنده که هوش مصنوعی رو به ابزارا، دیتاها و اپ‌ها وصل می‌کنه و همه‌چی رو ساده‌تر، سریع‌تر و کاربردی‌تر می‌کنه. یعنی مدل فقط جواب نمی‌ده، بلکه مستقیماً با نرم‌افزارها کار می‌کنه. 📄‌ فرض کن می‌خوای یه مدل زبانی مثل Claude یه کاری برات توی بلندر انجام بده. قبل از MCP، باید کلی کد بزنی و اتصال سفارشی بسازی. ولی حالا با MCP می‌تونی خیلی راحت مدل رو به اون ابزار وصل کنی، بدون دردسر! ┌ 🟡 MCP ├ ✏️ Article └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

آکادمی هوش تجاری ویترای برگزار می‌کند: وبینار رایگان «مسیر شغلی تحلیل داده: از مهارت تا استخدام» در این #وبینار با حضور سه متخصص ارشد #هوش_تجاری در شرکت های بزرگ کشور، به بررسی مسیر شغلی، چالش‌ها و مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به حوزه شغلی #تحلیلگر_داده می‌پردازیم. موضوعات مورد بررسی: ✳️ معرفی مسیر شغلی تحلیلگر داده و نقش.های مختلف در این حوزه ✳️ مهارت‌های ضروری برای ورود و رشد در مسیر تحلیل داده ✳️ چالش‌ها و فرصت‌های شغلی در بازار کار ایران ✳️ مقایسه مسیر شغلی در سازمانی‌‌های صنعتی، بانکی و تجارت الکترونیک ✳️ توصیه‌هایی از متخصصان برای مصاحبه‌های استخدامی سخنرانان: ✳️ مهندس افخم نیا: توسعه دهنده ارشد هوش تجاری گروه صنعتی انتخاب ✳️ دکتر حداد: توسعه دهنده ارشد هوش تجاری شرکت داتا (وابسته به بانک تجارت) ✳️ مهندس صفیری: توسعه دهنده ارشد هوش تجاری دیجی‌کالا 🗓زمان: شنبه ۲۳ فروردین ۱۴۰۴ 🕢ساعت: ۱۸:۳۰ ------------------------------------------------ ثبت نام از طریق ایوند: evnd.co/fpFqw 🌐 academy.vitrayco.com -----------------------------------------------

🌿 سال جدید یک مهارت جدید 🍎 امسال یه مهارت جدید و پولساز یادبگیر، ما هم به استخدامت کمک می‌کنیم. 🪙 تخفیف‌های نوروزی دوره‌های برنامه‌نویسی، علم داده و هوش‌مصنوعی 🐟 شروع راه یادگیری و استخدام: https://dnkr.ir/kADVx https://dnkr.ir/kADVx

🗺 نقشه راه یادگیری DevOps 👨🏻‍💻 اگه امروز بخوام دوباره از اول DevOps رو یاد بگیرم، این مسیر رو می‌رم! 💯 1️⃣ اول از همه لینوکس رو یاد بگیر! 🔗 Book (WEB) 🔗 Bandit ➖ ➖ ➖ 2️⃣ داکر و کانتینر چجوری کار می‌کنن؟ 🔗 dockerdocs ➖ ➖ ➖ 3️⃣ بعدش برو سراغ کوبرنتیز 🔗 Documentation 🔗 GitHub-Repos ➖ ➖ ➖ 4️⃣ وقتشه Helm رو یاد بگیری! 🔗 Docs ➖ ➖ ➖ 5️⃣ دیپلوی خودکار؛ CI/CD 🔗 GitHub Docs ➖ ➖ ➖ 6️⃣ زیرساخت به عنوان کد 🔗 HCP Terraform 🔗 Pulumi Tutorials ➖ ➖ ➖ 7️⃣ کنترل تنظیمات GitOps 🔗 Argo CD 🔗 Flux ➖ ➖ ➖ 8️⃣ لود بالانسر چیه و چرا لازمه؟ 🔗 NGINX 🔗 Elastic Load Balancing ➖ ➖ ➖ 9️⃣ سرویس مش چیه؟ 🔗 Istio 🔗 Linkerd ➖ ➖ ➖ 1️⃣ مدیریت امن رمزها 🔗 Documentation ➖ ➖ ➖ 1️⃣ مانیتورینگ 🔗 Prometheus 🔗 Grafana ➖ ➖ ➖ 1️⃣ مفاهیم پایه شبکه 🔗 Tutorial 🔗 Course Homepage ➖ ➖ ➖ 1️⃣ اصول SRE 🔗 Book (WEB) 🔗 Youtube Video ➖ ➖ ➖ 🔴 دامنه و DNS 🔗 How DNS Works ➖ ➖ ➖ 1️⃣ بهینه‌سازی هزینه کلاد 🔗 Cost Optimization 🔗 Cost Management 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

✨ آیا آماده‌ای که با آموزش پایتون، دنیای برنامه‌نویسی رو فتح کنی؟ 🐍 کانال تلگرام "هایتک" جاییه که می‌تونی یادگیری پایتون رو به صورت کاملاً رایگان و حرفه‌ای شروع کنی! ما توی "هایتک" با آموزش‌های قدم به قدم، پروژه‌های عملی جذاب و پشتیبانی 24 ساعته، بهت کمک می‌کنیم تا از یه مبتدی به یه برنامه‌نویس حرفه‌ای پایتون تبدیل شی. 🚀 @HiTech_Codes :لینک تلگرام هایتک

📽️ استخراج داده از وب #ویدئوی_معرفی_دوره 🎓 مجید پورکاشانی | هم‌بنیان‌گذار، توسعه‌دهنده نرم‌افزار و مهندس داده در شرکت پردازش و تحلیل داده دقیقه، کارشناسی مهندس برق از دانشگاه شریف و کارشناسی ارشد هوش مصنوعی از دانشگاه علم‌و‌صنعت Web Scraping with Python and Other Tools 📆 چهارشنبه‌ها ۱۸:۳۰ تا ۲۱:۳۰ 🗓 از ۱۷ اردیبهشت ۱۴۰۴ ⏺️ ۱۵ ساعت (۵ هفته) 🎞 با دسترسی به ویدئوی جلسات 🏅 گواهی پایان دوره (قابل استعلام) ⏳ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید: 🙂 کد تخفیف 30% برای پرداخت کامل: VpfR30 🙂 کد تخفیف 20% برای پرداخت قسطی: VpFr20 🔴 اعتبار کدهای تخفیف تا ۲۲ فروردین ۱۴۰۴ 🔗 لینک ثبت نام: d-learn.ir/wbsp?utm=wsvp تماس: 📱 t.me/dlearnsup 📞 02188349244 📲 09103209837 @dlearn_ir

⁉️چرا وقتی می‌تونی با همین دانش در ایران درآمد دلاری داشته باشی، به ریال قانع می‌شی؟ ⭕️ سرفصل‌های مهم این وبینار: - معرفی پلتفرم‌های جهانی فریلنسری - شرایط حضور در بازارهای جهانی - میزان مهارت و میانگین حقوق دریافتی ✅ این وبینار مناسب چه رشته‌هایی هست؟ - برنامه‌نویسی، طراحی سایت، UI & UX دیزاین، معماری، مهندسی مکانیک، موشن گرافیک، دیتا ساینس و... . 📌 لینک ثبت‌نام مستقیم رایگان : https://links.etekanesh.com/DataScien3

💥 بهترین دوره رایگان برای شروع یادگیری ماشین 👨🏻‍💻 چالش شروع یادگیری ماشین لرنینگ برای من، شامل منابع مختلف و پراکنده‌ای بود که هیچکدوم ساده و ساختارمند نبودن. یه جا فقط تئوری می‌گفت، یه جای دیگه کد بدون توضیح می‌داد، یه جای دیگه هم تمرین داشت ولی راه‌حل نه! ◀️ ولی الان یه منبع خیلی جمع‌و‌جور و کامل پیدا کردم که واقعاً اگه اون موقع داشتمش، مسیرم خیلی سریع‌تر جلو می‌رفت. 📌 دوره scikit-learn MOOC، به معنای واقعی کلمه به دوره عالیه! ساده‌ترین ساختار ممکن برای یاد گرفتن ML تو کوتاه‌ترین زمان. ✅ ویدئوهای آموزشی شُسته‌رفته. ✅ تمرین‌های عملی که بلافاصله می‌تونی حل کنی و جوابشونم چک کنی. ✅ کدهای آماده برای هر مبحث. ┌ 🔴 scikit-learn MOOC ├ 🌎 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

⚡️ کتابخونه‌هایی که مسیر یادگیری ماشین منو متحول کردن! 👨🏻‍💻 چی باعث میشه پروژه‌های ماشین لرنینگ موفق بشن؟ راستش بعد کلی کار و تست، فهمیدم کلید موفقیت تو این حوزه، انتخاب کتابخونه‌های مناسبه. 🎯 این چند تا کتابخونه‌ای که در ادامه معرفی می‌کنم واقعا سنگ بنای پروژه‌هام شدن و نقش کلیدی دارن: 1️⃣ کتابخونه NumPy: اساس محاسبات عددی تو پایتون رو فراهم می‌کنه؛ هر کاری مرتبط با آرایه‌ها، ماتریس‌ها یا محاسبات ریاضی سنگین باشه، اولین گزینه‌ست. 2️⃣ کتابخونه Pandas: بهترین انتخاب برای دستکاری و تحلیل داده‌هاست. 3️⃣ کتابخونه Matplotlib: برای اینکه بفهمی دیتایی که داری چی میگه، لازمه بصری‌سازیش کنی، و این ابزار برای رسم انواع نمودار و گرافه عالیه. 4️⃣ کتابخونه scikit-learn: انتخاب شماره یک برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینه و روند آموزش مدل‌ها و ارزیابی عملکردشون رو به طرز چشمگیری ساده می‌کنه. 5️⃣ کتابخونه TensorFlow: ابزاری برای ساخت اپلیکیشن‌های یادگیری عمیقه که به دلیل مقیاس‌پذیری بالا، گزینه‌ای عالی برای طیف وسیعی از وظایف محسوب می‌شه. 6️⃣ کتابخونه PyTorch: با گراف محاسباتی داینامیکش، کار روی مدل‌های پیچیده و شخصی‌سازی‌شده‌ی یادگیری عمیق رو خیلی ساده می‌کنه. 7️⃣ کتابخونه SciPy: اگه کارت به محاسبات سنگین‌تر مثل بهینه‌سازی یا حل معادلات دیفرانسیل خورد، SciPy دقیقا همون چیزیه که لازمته. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

📌 30 مفهوم پایه و ضروری طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین 🧠 Scalability: لینک 🧠 Availability: لینک 🧠 CAP Theorem: لینک 🧠 SPOF: لینک 🧠 Consistent Hashing: لینک 🧠 Load Balancers: لینک 🧠 Load Balancing Algorithm: لینک 🧠 Caching: لینک 🧠 Caching Strategies: لینک 🧠 Cache Eviction Strategies: لینک 🧠 Distributed Caching: لینک 🧠 CDNs: لینک 🧠 Database Types: لینک 🧠 SQL vs NoSQL: لینک 🧠 ACID Transactions: لینک 🧠 Database Indexes: لینک 🧠 Database Sharding: لینک 🧠 Database Scaling: لینک 🧠 APIs: لینک 🧠 API Gateway: لینک 🧠 WebSockets: لینک 🧠 Message Queues: لینک 🧠 Service Discovery: لینک 🧠 Bloom Filters: لینک 🧠 Rate Limiting Algorithms: لینک 🧠 Idempotency: لینک 🧠 Concurrency vs Parallelism: لینک 🧠 Proxy vs Reverse Proxy: لینک 🧠 Batch vs Stream Processing: لینک 🧠 Stateful vs Stateless Architecture: لینک 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🔥 ساخت 32 مدل یادگیری ماشین در 30 ثانیه! 👨🏻‍💻 یه ایجنت هوش مصنوعی توسعه دادم که توی چند ثانیه ده‌ها مدل یادگیری ماشین رو می‌سازه. چون ساختن ده‌ها مدل مختلف و پیدا کردن بهترینشون با روش دستی، همیشه کلی وقت ازم می‌گرفت، با این ایجنت کلی صرفه‌جویی تو زمان فرایند ساخت و تست مدل‌ها کردم! 🎯 توی این ویدیو، قراره نحوه‌ی خودکارسازی فرآیند ساخت صدها مدل رو با این ایجنت بهتون نشون بدم. اینم لینک گیت‌هاب پروژه: 👇 ┌ 💰 AI ML Agent └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🎥 درک الگوریتم KMeans با یه انیمیشن ساده! 👨🏻‍💻 می‌دونین که KMeans یه الگوریتم خوشه‌بندی خیلی مهم و کاربردیه، ولی توضیحش گاهی اوقات می‌تونه کمی پیچیده باشه. تا اینکه یه ایده‌یِ جالب به ذهنم رسید: یه انیمیشن خیلی ساده و روان که مراحل این الگوریتم رو نشون میده. 🔢 انتخاب مرکزهای اولیه ⏪ اولش چند تا نقطه تصادفی رو به عنوان مرکز خوشه انتخاب می‌کنیم. (البته معمولاً از بین خود داده‌ها انتخاب میشن، نه همینطوری روی صفحه) 🔢 داده‌ها میرن سمت نزدیک‌ترین مرکز ⏪ هر نقطه، خودش رو به نزدیک‌ترین مرکز اختصاص میده، انگار که جذبش شده باشه. 🔢 تغییر مکان مراکز ⏪ بعد از این که داده‌ها دسته‌بندی شدن، میانگین موقعیت هر خوشه حساب میشه و مرکز جدید اون خوشه تعیین میشه. 🔢 تکرار تا همگرایی! ⏪ این کار تکرار میشه، یعنی دوباره داده‌ها چک می‌کنن که نزدیک‌ترین مرکز کدومه، مرکزها دوباره تنظیم میشن و انقدر این پروسه ادامه پیدا می‌کنه تا دیگه تغییری ایجاد نشه. ✅ دیگه لازم نیست کلی وقت بذاری تا الگوریتم KMeans رو یاد بگیری، فقط کافیه این انیمیشن رو ببینی! 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa