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 34 086 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 34 086 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。
34 086
订阅者
-1424 小时
-747 天
-23430 天
帖子存档
🖥 اگه میخوای سطح پرامپت نویسیت رو چند پله بالاتر ببری، حتماً یه نگاهی به این ریپو بنداز!
👩🏻💻 ریپوی Prompt Engineering Guide با بیش از ۵۶ هزار ستاره تو گیتهاب، یه مجموعه کامل و پرباره برای هر کسی که میخواد تو نوشتن پرامپتهای موثر برای هوش مصنوعی استاد بشه! چه تازهکار باشه چه حرفهای!
📂 این ریپو شامل:
✅ آموزشهای عملی و قدمبهقدم.
☑️ مقالهها و منابع تازه و بهروز.
✔️ ویدیوهای آموزشی کاربردی.
┌ 🏳️🌈 Prompt Engineering Guide
├ 🌎 Website
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Repost from مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه
🔖 دوره آموزش مقدماتی علوم داده و هوش مصنوعی با پایتون
🎓دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف (آموزشهای تخصصی)
💡 ۱۲ هفته ۵۰ ساعت (آنلاین)، همراه با پروژه پایانی، پشتیبانی آموزشی (منتورشیپ)، وبینارهای شناسایی فرصتهای شغلی، رویداد حضوری و گواهی پایان دوره
✔️ تفکر الگوریتمی و برنامهنویسی با پایتون
✔️ پردازش و مصورسازی داده
✔️ کاربردهای آمار و ریاضیات در علوم داده
✔️ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
✔️ پردازش زبانهای طبیعی، مدلهای زبانی بزرگ و یادگیری تقویتی
👆 معرفی کامل دوره و سوالات متداول (pdf)
📆 شنبهها و سهشنبهها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵
🗓 شروع از ۷ تیر ۱۴۰۴
✍️ درخواست پذیرش (پیشثبتِنام):
🔗 b2n.ir/pydsai_ghm
تماس:
📱 t.me/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837
@dlearn_ir.
🕰 ۱۰ مدل برتر پیشبینی سریهای زمانی
1️⃣ مدل TCN
✏️ مدل کانولوشنی برای درک الگوهای بلندمدت در سریهای زمانی.
✔️ خوبیش اینه که: سریع، موازی و پایدار آموزش میبینه.
❌ بدیش اینه که: ساختارش برای بعضیا که با RNN کار کردن، ممکنه گیجکننده باشه.
💡 کاربرد: سیگنالهای پرنوسان، سریهای با حافظه طولانی، دادههای حسگر یا بازار مالی.
➖ ➖ ➖
2️⃣ مدل TS-Mixer
✏️ مدل سبک و سریع مبتنی بر شبکه عصبی MLP برای سریهای پیچیده.
✔️ خوبیش اینه که: سریع، قابل توسعه و مناسب دادههای سنگین و پرتراکم.
❌ بدیش اینه که: هنوز بیشتر در فاز تحقیقاتی استفاده میشه.
💡 کاربرد: دادههای چندمتغیره و پرتکرار مثل قیمت رمزارز، ترافیک شبکه یا دادههای صنعتی.
➖ ➖ ➖
3️⃣ مدل TimesNet
✏️ مدل عمیق برای یادگیری الگوهای چندلایه و بلندمدت زمانی.
✔️ خوبیش اینه که: برای پیشبینیهای بلندمدت با چند فصلپذیری عملکرد عالی داره.
❌ بدیش اینه که: هنوز کاربردهای تجاری زیادی براش منتشر نشده.
🔧 کاربرد: سریهای پیچیده مثل آبوهوا، مصرف انرژی یا تحلیل روند بلندمدت بازار.
➖ ➖ ➖
4️⃣ مدل N-BEATS
✏️ مدل یادگیری عمیق بدون فرض خاص روی ساختار سری زمانی.
✔️ خوبیش اینه که: انعطافپذیر و مستقل از ساختار خاصیه.
❌ بدیش اینه که: نیاز به داده زیاد داره و تفسیر نتایجش ساده نیست.
🔧 کاربرد: پیشبینی روند و فصلپذیری در سریهای بدون الگوی مشخص.
➖ ➖ ➖
5️⃣ مدل DeepAR / DeepVAR
✏️ مدل دنبالهای مبتنی بر RNN برای پیشبینی توزیعی
✔️ خوبیش اینه که: با تعداد زیادی سری مشابه خیلی خوب مقیاسپذیره.
❌ بدیش اینه که: تو درک وابستگیهای خیلی طولانی ممکنه ضعف داشته باشه.
💡 کاربرد: پیشبینی فروش در فروشگاههای مختلف یا عملکرد شعب مختلف یک سیستم.
➖ ➖ ➖
6️⃣ مدل Temporal Fusion Transformer
✏️ مدل attentionمحور برای تحلیل سریهای چندمتغیره پیچیده.
✔️ خوبیش اینه که: هم اطلاعات گذشته رو خوب میفهمه، هم وضعیت فعلی رو.
❌ بدیش اینه که: تنظیماتش پیچیدهست و دیتای زیاد میخواد.
💡 کاربرد: پیشبینیهای بلندمدت با ورودیهای متنوع مثل قیمت، دما، تقویم و رویداد.
➖ ➖ ➖
7️⃣ مدل Prophet
✏️ مدل جمعپذیر با توانایی تشخیص روند، فصلپذیری و مناسبتها.
✔️ خوبیش اینه که: استفادهش راحته و خودش فصلها و تعطیلات رو تشخیص میده.
❌ بدیش اینه که: تو نوسانات سریع یا جهشهای ناگهانی دقیق نیست.
💡 کاربرد: دادههای کسبوکار، تحلیل فروش، کمپینهای بازاریابی و گزارشهای فصلی.
➖ ➖ ➖
8️⃣ مدل Gradient Boosting با ویژگیهای lag
✏️ مدل درخت تصمیم با ویژگیهای مهندسیشده زمانی (مثل lag و rolling mean).
✔️ خوبیش اینه که: با الگوهای پیچیده و دادههای غیرخطی خوب کنار میاد.
❌ بدیش اینه که: باید خودت دستی ویژگیهای زمانی بسازی.
💡 کاربرد: سریهای چندمتغیره با متغیرهای خارجی مثل تبلیغات، قیمت یا شرایط آبوهوا.
➖ ➖ ➖
9️⃣ مدل Exponential Smoothing
✏️ مدل آماری برای سریهایی با روند یا فصلپذیری نرم.
✔️ خوبیش اینه که: سریع، ساده و قابل تفسیر توسط افراد غیرمتخصص هم هست.
❌ بدیش اینه که: توی دادههای پرنوسان یا با تغییرات شدید عملکرد ضعیفی داره.
💡 کاربرد: دادههای آرام و فصلی مثل مصرف انرژی یا تولید ماهانه کارخانهها.
➖ ➖ ➖
1️⃣ مدل ARIMA / SARIMA
✏️ مدل کلاسیک آماری برای سریهای خطی و فصلی.
✔️ خوبیش اینه که: توی دادههای پایدار و فصلی عالی کار میکنه.
❌ بدیش اینه که: برای دادههای غیرخطی یا وقتی متغیر بیرونی داریم، ضعف داره.
💡 کاربرد: پیشبینی فروش، دما، یا روندهای کوتاهمدت تکمتغیره.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
🧠 بچهها این فایل کمک خیلیا کرده توی آمادگی آزمون ایلتس چون منابع آزمون آیلتس رو همشو به ترتیب سطح اورده براتون و لینک داره به راحتی رو لینک کلیک میکنین و فایل هارو دانلود میکنین
📄 خیلی راحت و سریع دانلودش کن از اینجا:
🔗https://t.me/ieltsjournalchannel/28090
🟡برای دانلود راحت منابع آیلتس از فایل و ویدیو تا سایت این کانال خیلی کاربردیه حتما چک کنین:
https://t.me/ieltsjournalchannel
📖 یادداشتهام درباره «یادگیری ماشین»
👨🏻💻 همه یادداشتهام از مقدمات تا مدلها، روشهای پیشپردازش، متریکها و تکنیکهای کاهش بعد رو تو این جزوه کامل و منظم جمع کردم.
✅ یه جزوه قابل فهم برای مرور الگوریتمهای یادگیری ماشین. از همونهایی که نه خیلی خلاصه است نه پراکنده، همه چیز رو ردیف و تمیز توضیح میده.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Repost from Quera
شروع کردن سخته، ولی با یه تیم خوب خیلی فرق میکنه...
🚩 بوتکمپ تخصصی هوشمصنوعی
🟢دوره فشرده آمادهسازی برای ورود به بازارکار
✨ آموزش تخصصی، کاربردی و تجربه نزدیک به صنعت!
✔️ اساتید مجرب و فعال در حوزه هوشمصنوعی
✔️ کار گروهی و شبکهسازی
✔️ تمرین و پروژه هدفمند
✔️ منتورینگ اختصاصی
❗️ظرفیت محدود
💳 پرداخت قسطی
➡️ فرم ثبتنام:
🔗 https://quera.org/r/r7vb0
Repost from N/a
🔴 هر آموزش فقط ۸۹ هزار تومن، در طرح شگفتی آموختن
۵۵۰ + ۱۵۰ آموزش پرمخاطب در فرادرس،
فقط ۸۹,۰۰۰ تومن 🔴
👇 برخی از محبوبترین دورهها 👇
▪️ یادگیری ماشین – جامع و با مفاهیم کلیدی
▪️ شبکههای عصبی مصنوعی – طبقه بندی، پیش بینی و ترکیب با الگوریتم تکاملی
▪️ پردازش زبان طبیعی با ترنسفورمر در پایتون
▪️ هوش مصنوعی GPT برای برنامه نویسی R
▪️ مبانی انتخاب ویژگی Feature Selection در داده کاوی
🔗 لیست ۱۵۰ آموزش جدید [+]
🔗 لیست تمامی ۷۰۰ آموزش - [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس
Repost from هشتگ تبلیغ تخصصی
🔔 دیگه وقتشه از مرحلهی مقدماتی عبور کنی💥
💯 اگه دنبال درک عمیقتری از دیتابیس هستی، این دوره برای تو طراحی شده.
✔️ طراحی معماری دیتابیس در پروژههای واقعی
✔️ پیادهسازی امنیت و دسترسیهای پیشرفته
✔️ بهینهسازی حرفهای و Performance Tuning
✔️ استفاده از قابلیتهای سطح Enterprise در SQL Server 2022
➕ وقتشه حرفهای بشی! ➡️
مشاوره تخصصی و رایگان دریافت کن:
👩💻@CANDOm_jani
👩💻@CANDOF_Ebrahimi
👩💻@Cando_gholiha
🌻 آموزشگاه مهندسی کندو برترین آموزشگاه IT ایران | We CanDo IT💪
@cando_ac
🟠🟠🟠🟠🟠🟠
📄 ۱۴ پروژه و مطالعه موردی واقعی
✅ که هر مهندس ML باید بخونه!
🤔 هیچوقت برات سوال شده پشت پرده سرویسهای بزرگی مثل پیپال، واتساپ یا اوبر چه اتفاقهایی میافته که اینهمه کاربر رو در لحظه مدیریت میکنن، بدون اینکه سیستمشون کم بیاره؟
👨🏻💻 من یه لیست طلایی برات آماده کردم از؛ ۱۴ مطالعه موردی واقعی که هرکدوم پر از راهحل، ترفند و تجربههای ناب تو طراحی سیستمهای مقیاسپذیر و پایدارن.
1️⃣ پیپال: پشتیبانی روزانه ۱ میلیارد تراکنش با تنها ۸ ماشین مجازی: لینک
2️⃣ واتساپ: مدیریت ۵۰ میلیارد پیام در روز با ۳۲ مهندس: لینک
3️⃣ معماری لیدربورد در بازیها: لینک
4️⃣ گوگل ادز: سرویسدهی به ۴٫۷۷ میلیارد کاربر با یک پایگاه داده SQL: لینک
5️⃣ آمازون S3: راز دوام ۹۹٫۹۹۹۹۹۹۹۹۹٪ داده: لینک
6️⃣ اوبر: اتصال همزمان ۱ میلیون درخواست در هر ثانیه به نزدیکترین راننده: لینک
7️⃣ سازوکار Slack: لینک
8️⃣ مقیاسدهی یک اپ تا ۱۰ میلیون کاربر روی AWS: لینک
9️⃣ تعریف و پیادهسازی Distributed Counter: لینک
1️⃣ یوتیوب: ارائهٔ خدمت به ۲٫۴۹ میلیارد کاربر با MySQL: لینک
1️⃣ سازوکار Apple Pay: لینک
1️⃣ فرایند ساخت یک سرویس URL Shortener: لینک
1️⃣ کاربردهای کلیدی Redis: لینک
1️⃣ استرایپ: جلوگیری از پرداخت تکراری با API ایندمپوتنت: لینک
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
یه لحظه تصور کن:
لپتاپ جلوته با یه نوشیدنی خنک، داری روی یه داشبورد مهم کار میکنی🍹💻
چون باید برای یه شرکت بزرگ گزارش دقیق آماده کنی!
درسته، همون طور که همیشه آرزوشو داشتی تو یه دیتاآنالیستی ⭐️
تابستون امسال، وقتشه ورق رو برگردونی.
دورهی دیتا آنالیز دانشکار فقط یه آموزش نیست.
تمرینه، پروژست، شبیهساز دنیای حرفهایه!
🎯 این تابستون، صحنهی بعدی زندگیت رو خودت بساز:
🔗https://dnkr.ir/2bJjL
📀 یادگیری ماشین خودکار با Auto-sklearn!
👩🏻💻 تو پروژه آخرم، از Auto-sklearn استفاده کردم و با چند خط کد یه مدل بهینه شده بهم تحویل داد!
✏️ دیگه نیازی نبود که خودم دستی هایپرپارامترها رو تنظیم کنم، کلی مدل مختلف رو تست کنم یا با Grid Search کلنجار برم! همه اینا رو خودش خودکار برام انجام داد.
🔥 چندتا ویژگی بینظیر Auto-sklearn:
🔢 خودش چندین الگوریتم مختلف مثل MLP, Random Forest, AdaBoost رو برات امتحان میکنه، هایپرپارامترهای مختلف رو تست میکنه و بدون اینکه دستی کد بزن، بهترین مدل رو برات پیدا میکنه.
🔢 دیگه لازم نبود خودم دستی دادهها رو توی K-Fold Cross Validation تقسیم کنم. خودش این کارو انجام داد و من فقط روی ارزیابی مدل نهایی تمرکز کردم.
🔢 من دیتاستم نامتوازن بود (یعنی تعداد نمونههای بعضی کلاسها خیلی کمتر از بقیه بود). ولی Auto-sklearn خودش اینو تشخیص داد و با تکنیکهایی مثل Weighting این مشکل رو حل کرد. دیگه نیازی نبود خودم دستی Oversampling یا Undersampling انجام بدم!
🔢 و نکته جالب اینکه فقط یه مدل انتخاب نکرد! اومد از چند تا از بهترین مدلها استفاده کرد و یه Ensemble ساخت که دقت نهایی رو بیشتر کرد.
✅ نتیجه؟ یه مدل بهینهشده، دقیق و بدون دردسر! باورم نمیشد که کل این فرایند رو با چند خط کد انجام دادم! 😍
┌ 🏳️🌈 Auto-sklearn
├ 📄 Document
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران
🔄 آمادهای به یکی از پرتقاضاترین مهارتهای دنیای امروز مسلط بشی⁉️
⚠️ دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران ⚠️
۱۶۰ ساعت آموزش کاربردی، از صفر تا سطح حرفهای برای آینده سازان داده
💥 از SQL تا Power BI، از طراحی انبار داده تا خلق داشبوردهای حرفهای – در این دوره با ما سفری کامل به دنیای هوش تجاری (BI) را تجربه میکنید✅
مزایای دوره :
➕حرفهای شدن در هوش تجاری
➕ پروژههای واقعی برای ساخت رزومه قوی
➕ تسلط بر ابزارهای پولساز مایکروسافت (SQL Server, SSIS, SSAS, Power BI)
➕ استفاده از قدرت هوش مصنوعی در Power BI
➕ طراحی داشبوردهای جذاب و تأثیرگذار
➕ نگاه تازه به طراحی انبار داده با Data Vault
➕ارائه گواهینامه دو زبانه دانشگاه تهران
➕پروژهمحور | عملی | ورود به بازار کار
📆 روزها و ساعت برگزاری : شنبه و سه شنبه ساعت ۱۸ الی ۲۲
🔥 این فقط یک دوره نیست؛ سکوی پرتاب شما به دنیای حرفهای BI است.
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
🖥 10 کانال یوتیوب که مهندسین یادگیری ماشین نباید از دست بدن!
👩🏻💻 تو مسیر آموزش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، چند تا کانال یوتیوب بودن که حسابی کمکم کردن تا مفاهیم پیچیده این حوزه رو بهتر درک کنم.
✅ این چنلها با «توضیحات واضح، پروژههای عملی و تصویریسازیهای جذاب» یادگیری ML رو برام خیلی راحتتر کردن.
💸 اینم لیست بهتریناشون:👇
0⃣ کانال 3Blue1Brown
✏️ اگه تا الان با ریاضیات مشکل داشتین، ساندرسون با انیمیشنهای فوقالعادهش، همه چیزو براتون راحت میکنه! مخصوصاً تو جبر خطی، حساب دیفرانسیل و یادگیری عمیق، توضیحاتش خیلی کمکتون میکنه. ویدیوش درباره شبکههای عصبی واقعا یه شاهکاره!
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
1⃣ کانال Krish Naik
✏️ اگه دنبال یه کانال کاربردی برای یادگیری ماشین و علم داده هستین، این کانال واقعا یه گنجینهس! آموزش پروژههای واقعی و صنعتی، کدنویسی پایتون و مثالهای دنیای واقعی باعث میشه راحت مفاهیم پیچیده رو درک کنین.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 کانال freeCodeCamp
✏️ اینجا دیگه یه دانشگاه رایگان برای یادگیری پایتون، علم داده، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی محسوب میشه! دورههاش کامل، ساختارمند و مناسب برای یادگیری خودآموزه.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 کانال Murtaza Hassan
✏️ اگه به بینایی کامپیوتر علاقه دارین، این کانال به شدت به دردتون میخوره! آموزش OpenCV، یادگیری عمیق و حتی پروژههای مربوط به رباتهای خودران رو به صورت عملی توضیح میده.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 کانال Alexander Amini
✏️ یکی از بهترین مدرسهای MIT که تو دوره Deep Learning (MIT 6.S191) مفاهیم رو هم تئوری و هم عملی توضیح میده. اگه میخواین شبکههای عصبی و یادگیری تقویتی رو بهتر درک کنین، حتماً این کانال رو داشته باشین!
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 کانال Artem Kirsanov
✏️ یه الماس پنهان برای علاقهمندان به هوش مصنوعی! این کانال به شکل عمیق وارد مباحث ریاضیاتی، مقالات علمی و پیادهسازی الگوریتمها میشه. یه منبع عالی برای درک عمیقتر هوش مصنوعی.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 کانال CS50
✏️ دوره معروف CS50 دانشگاه هاروارد که با تدریس David J. Malan برای هر کسی که میخواد پایه برنامهنویسی، پایتون، C و هوش مصنوعیش رو قوی کنه، یه گزینه عالیه!
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 کانال Felix Koehler
✏️ اینجا روی شبیهسازی مدلهای یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل الگوریتمها و ورکفلوی علم داده تمرکز داره. این کانال ترکیبی از مفاهیم تئوری و پیادهسازی کدها رو ارائه میده.
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 کانال Greg Martin
✏️ اگه با زبان R کار میکنین و دنبال یه کانال برای یادگیری تحلیل آماری، مصورسازی داده و مدلسازی یادگیری ماشین در R هستین، این کانال مخصوص شماست!
➖ ➖ ➖ ➖ ➖
🔢 کانال CodeWithHarry
✏️ یه کانال فوقالعاده برای آموزش پایتون از سطح مبتدی تا پیشرفته. درساش ساختارمند و سادن و برای کسایی که میخوان پایتون رو برای وب، اتوماسیون یا یادگیری ماشین یاد بگیرن، عالیه.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
با یادگیری زبان آلمانی، درهای موفقیت به روی شما باز میشود!
🇩🇪 🇨🇭 🇦🇹 🇩🇪 🇨🇭 🇦🇹 🇩🇪 🇨🇭 🇦🇹 🇩🇪 🇨🇭
🎯 ما در آکادمی هانس، شما رو تا رسیدن به اهدافتون تنها نمیزاریم!
آیا میدانستید که با تسلط به زبان آلمانی میتوانید:
✅ در آلمان، سوئیس و اتریش شغل پیدا کنید؟
✅ برای بورسیه های تحصیلی در دانشگاههای معتبر آلمان اقدام کنید؟
✅ از امکان تحصیل رایگان در تعداد بسیار زیادی از دانشگاههای آلمان برخوردار شوید؟
✅ و در یکی از پیشرفته ترین کشورهای جهان زندگی و تحصیل کنید؟
📚 ۱۰٪ تخفیف ویژه
با ارائه این پست در هنگام ثبتنام!
🗓 تاریخ شروع ترم: ۱۸ و ۱۹ خرداد
💻 آنلاین
📍حضوری
آلمانی را با ما، سریع و اصولی یاد بگیرید.
پس از تکمیل فرم پیش ثبتنام در صفحه اینستاگرام آکادمی هانس، منتظر تماس کارشناسان ما باشید.
📲 جهت اطلاعات بیشتر، مشاوره رایگان و ثبتنام با آکادمی تماس بگیرید.
📷 Instagram.com/hansakademie
☎️ 0921 3045625
☎️ 021 44011728
📍تهران، آریاشهر، بلوار فردوس شرق، مابین ولیعصر و قبادی، روبروی خیابان احمدی، پلاک 112
📖 جزوه خلاصه و کاربردی «جبر خطی» من
👨🏻💻 یه وقتایی موقع پروژه یا تست یه الگوریتم، باید هی برمیگشتم سراغ همون ویدیوها و جزوههای قدیمی جبر خطی—فقط واسه یه فرمول یا مفهوم ریز! دیگه خسته شده بودم از این پراکندگی و تکرار.
✏️ واسه همین تصمیم گرفتم همه منابع، جزوهها و نکتههایی که جمع کردم رو یهجا و مرتب تو LaTeX بنویسم، که هم دمدستم باشه و هم یه جمعبندی مرتب از جبر خطی داشته باشم. نتیجهاش شد همین جزوه 20 صفحهای!
✅ اینم ویدیوهای رفرنس جزوهام:👇
🖥 Essence of linear algebra
🖥 MIT 18.06SC Linear Algebra
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
ولی با یه تیم خوب خیلی فرق میکنه...
🚩 بوتکمپ تخصصی پایتون
🔘 دوره فشرده آمادهسازی برای ورود به حوزه هوشمصنوعی و توسعه وب
✅ بدون هیچ پیشنیازی فقط کافیه علاقهمند باشی.
✔️ کار گروهی و شبکهسازی
✔️ تمرین و پروژه هدفمند
✔️ منتورینگ اختصاصی
❗️ظرفیت محدود
💳 پرداخت قسطی
🌐 فرم ثبتنام:
🔗 https://quera.org/r/k9edk
Repost from N/a
✅ ۵۰۰ دوره آموزشی فرادرس، فقط ۸۹ هزار تومن!
⏳ برای دریافت این دورههای آموزشی با قیمت استثنایی فقط تا فردا فرصت داری...
🔗 مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning
🔗 چت با ChatGPT و جمینای + پرامپت نویسی اصولی
🔗 یادگیری ماشین و پیاده سازی در پایتون
🔗 اصول پرامپت نویسی در هوش مصنوعی Qwen
🔗 تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون
📚 لیست تمامی ۵۵۰ آموزش - [کلیک کنید]
🎁 کد تخفیف: AMG67
🔄 FaraDars - فرادرس
🚨 ۳ روش اصلی Ensemble در یادگیری ماشین
1️⃣ روش بگینگ (Bagging)
✏️ چی میگه؟ خطای مدل رو، با ترکیب پیشبینی چند مدل کم میکنه.
❓ چه جوری؟ چند مدل رو روی بخشهای متفاوتی از داده آموزش میدی، نتیجهها رو میانگین میگیری یا رایگیری میکنی.
⬅️ مثالش؟ جنگل تصادفی خودمون!
✅ کِی به درد میخوره؟ وقتی مدل خطی جواب نمیده و یه مدل پایه غیرخطی و بدون دردسر میخوای.
➖➖➖➖➖➖
2️⃣ روش بوستینگ (Boosting)
✏️ چی میگه؟ اشتباهاتو یکییکی کاهش بده تا مدل هر بار بهتر بشه.
❓ چه جوری؟ هر مدل، سعی میکنه اشتباه قبلیا رو جبران کنه؛ مدلها پشتسر هم ساخته میشن.
⬅️ مثالش؟ Gradient Boosting (یا XGBoost که خیلیا عاشقشن!)
✅ کِی به درد میخوره؟ برای مدلسازی الگوهای پیچیدهتر و زمانی که میخوای تا میتونی خطا رو کم کنی.
➖➖➖➖➖➖
3️⃣ روش استکینگ (Stacking)
✏️ چی میگه؟ ترکیب چند مدل مختلف و ساخت یه مدل نهایی (Meta-Model) برای نتیجهگیری بهتر.
❓ چه جوری؟ نتایج مدلهای پایه رو به مدل نهایی میدی تا از ترکیبشون استفاده کنه.
⬅️ مثالش؟ مثلاً یه مدل خطی، خروجی چند مدل قویتر رو تجمیع کنه.
✅ کِی به درد میخوره؟ وقتی هیچ مدلی به تنهایی جوابگو نیست یا میخوای از نقطهقوت هر مدل به نفع خودت استفاده کنی.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
🗺 نقشه راه یادگیری MLOps در سال ۲۰۲۵
1⃣ دورهها
📃دوره MLOps Zoomcamp:
🔃یه دورهیِ فوقالعاده عمیق ۹ هفتهای که کل مراحل MLOps رو با پروژههای واقعی میبره جلو.
📃دوره Made With ML:
🔃 از MLflow ،FastAPI و Kubernetes تا ترفندهای دیپلوی کردن مدل تو محیط واقعی.
📃دوره MLOps Fundamentals:
🔃کلی ویدئوی کوتاه و سرراست برای شروع، با تمرین و کد، مخصوص تازهکارها.
✅ MLOps
☑️ What is MLOps?
✔️ End-to-end MLOps
☑️ MLOps workflows
📃دوره MLOps Specialization:
🔃میخوای هم مباحث تئوری رو یاد بگیری، هم یه سری تمرین انجام بدی؟ این دوره رو شروع کن.
➖➖➖➖➖➖
🔢 ریپوهای گیتهاب:
🖥 ریپوی Made With ML: قالبها و پروژههای واقعی.
🖥 ریپوی Awesome MLOps: مجموعهای از ابزارها و مقالهها.
🖥 ریپوی MLOps Coding Course: یه راهنمای عملی برای ساخت سیستمهای ML.
➖➖➖➖➖➖
🔢 وبلاگها و نقشه راه:
🖥 وبسایت MLOps guide:
🔃جمعبندی همه مسائل کاربردی، مثالهای واقعی، و کلی کتاب و لینک رایگان.
🖥 وبلاگ MLOps Community:
🔃وبلاگی با تجربهها و آموزشهای متنوع، حاصل کار چندین نفر متخصص این حوزه.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
Repost from هشتگ تبلیغ تخصصی
🚨 فرصت استخدام در حوزه هوش مصنوعی و علوم داده در دوره کـارآمـوزی گروه ملی انفورماتیک
💎 مزایای کارآموزی:
💵 دریافت حقوق و بیمه از روز اول
💼 امکان استخدام در بزرگترین شرکتهای شبکه بانک و پرداخت کشور
🧾 ارائه گواهی معتبر در پایان دوره
🏅 کسب تجربه از متخصصان برتر شبکه بانک و پرداخت
⚠️ هر متقاضی میتواند برای ۳ موقعیت شغلی درخواست ثبت کند.
💯 دورههای ۳ ماهه کارآموزی گروه ملی انفورماتیک، فرصتی است برای کسب تجربه و استخدام در بزرگترین شرکتهای شبکه بانک و پرداخت کشور. کارآموزان در طول دوره ضمن دریافت حقوق و بیمه، گواهینامه معتبر دریافت میکنند.
📆 مهلت ثبتنام: تا ۲۶ خرداد ماه ۱۴۰۴
🟢 ثبتنام و مشاهده موقعیتهای شغلی
☯️ httb.ir/p80LA ⬅️
☯️ httb.ir/p80LA ⬅️
☎️ 021-22903789
🎯 آکادمی گروه ملی انفورماتیک
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
