صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان

وقتی برنامه‌نویسا اعصاب ندارن 😂😂😂 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

وقتی بدون خوندن داکیومنت، با یه فریمورک کار میکنی 😁😂 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

نقشه راه ماشین لرنینگ 🤓 ☀️ برای شروع و پیشرفت در یادگیری ماشین (Machine Learning)، داشتن یک نقشه راه دقیق و قدم به قدم بسیار مفید است. در زیر یک نقشه راه جامع برای یادگیری ماشین آورده شده است: 1. مبانی ریاضی و آمار - جبر خطی: بردارها، ماتریس‌ها، تبدیل‌های خطی، مقدار ویژه و بردار ویژه. - حساب دیفرانسیل و انتگرال: توابع، مشتقات، انتگرال‌ها، بهینه‌سازی. - آمار و احتمال: توزیع‌ها، متغیرهای تصادفی، امید ریاضی، تئوری بیز، تست فرضیه‌ها. 2. مبانی برنامه‌نویسی - زبان برنامه‌نویسی: پایتون به عنوان زبان اصلی مورد استفاده در یادگیری ماشین. - کتابخانه‌های پایتون: NumPy، Pandas برای کار با داده‌ها؛ Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌ها. 3. داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌ها - جمع‌آوری داده‌ها: منابع داده، وب اسکریپینگ، APIها. - پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن داده‌ها، مدیریت داده‌های ناقص، نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها. - تحلیل داده‌های اکتشافی: تجزیه و تحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها. 4. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) - رگرسیون: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک. - طبقه‌بندی: درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، K-نزدیکترین همسایه (KNN)، جنگل‌های تصادفی (Random Forest). - ارزیابی مدل‌ها: دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، ROC و AUC. 5. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) - خوشه‌بندی: K-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، DBSCAN. - کاهش ابعاد: PCA، t-SNE. - تجزیه و تحلیل انجمنی: قوانین انجمنی، الگوریتم آپریوری. 6. یادگیری عمیق (Deep Learning) - شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی شبکه‌های عصبی، لایه‌ها، فعال‌سازی، آموزش شبکه‌های عصبی. - شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs): برای پردازش تصاویر. - شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): برای پردازش داده‌های توالی‌دار. - فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow، Keras، PyTorch. 7. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) - مفاهیم پایه: عامل‌ها، محیط، پاداش. - الگوریتم‌ها: Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN)، سیاست‌های گرادیان. 8. پروژه‌ها و کاربردها - پروژه‌های کوچک: انجام پروژه‌های ساده برای درک مفاهیم. - پروژه‌های عملی: شرکت در مسابقات Kaggle، کار بر روی داده‌های واقعی. - کاربردها: پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین، توصیه‌گرها. 9. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌ها - تنظیم هایپرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای، جستجوی تصادفی، جستجوی بیزی. - روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Dropout، تنظیم (Regularization). 10. مطالعه منابع پیشرفته و به‌روز رسانی - کتاب‌ها و مقالات علمی: مطالعه کتاب‌های معتبر و مقالات جدید در حوزه یادگیری ماشین. - دوره‌های آنلاین و وبینارها: شرکت در دوره‌های تخصصی و به‌روز. - کنفرانس‌ها و کارگاه‌ها: حضور در کنفرانس‌های معتبر برای آشنایی با آخرین پژوهش‌ها و تکنولوژی‌ها #ml #machine_learning 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

ایشون یه دیتا آنالیز هستش که یهویی دستش میخوره و تمام برنامه ها رو میزنه با اکسل باز شن 😅 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

[معرفی فیلم] 🎥 بازی تقلید | The Imitation Game 📆 سال تولید: 2014 ✍️ خلاصه داستان: در طول جنگ جهانی دوم، آلن تورینگ، نابغه ریاضی انگلیسی، سعی میکند با کمک ریاضیدانان همکار خود، رمز انیگما آلمان را بشکند و در عین حال تلاش میکند با زندگی خصوصی پریشان خود کنار بیاید. #it_movie 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

تصور کنید یه بک‌اند کار هستین و اینجا باید پیدا کنید توی کدوم div کدتون رو بنویسید 😁 بله... جهنم همین شکلیه :))) #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

📒ایده پروژه متوسط برای جاوا اسکریپت📒 📎لیست کارهای روزانه 📎بازی معما و چیستان 📎سبد خرید 📎سیستم احراز هویت #js #javascript 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

دیباگینگ...😅 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

6 ابزار جایگزین chatGPT برای برنامه نویسان 🧠 ➕ Codeium ➕ GitHub Copilot ➕ Code whisperer ➕ Tabnine ➕ codex ➕ askcodi #ai #chatgpt 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

😁😁 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips