Machine Learning | یادگیری ماشین

Ir al canal en Telegram

💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 🆔 @DataScienceir_Adv

Red:Data Science | علم داده Irán10 026 Tecnologías y Aplicaciones4 005...

📈 Análisis del canal de Telegram Machine Learning | یادگیری ماشین

El canal Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 34 073 suscriptores, ocupando la posición 4 005 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 026 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 34 073 suscriptores.

Según los últimos datos del 22 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -247, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.96%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.01% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 053 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 366 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 🆔 @DataScienceir_Adv”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 23 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

34 073

Suscriptores

-924 horas

-587 días

-24730 días

3 053

Visitas de la publicación

~ 1 36624 horas

~ 1 79948 horas

8.96%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

34 074

نماینده فروش محصولات آروان‌کلاد شوید 💰 اگر به‌دنبال گسترش فعالیت‌های تیم خود و کسب درآمد بیش‌تر در حوزه‌ی محصولات و خدمات ابری هستید، فرصت همکاری با آروان‌کلاد را از دست ندهید! 🧩 تیم شما با پیوستن به شبکه‌ی شرکای تجاری آروان‌کلاد به‌عنوان «نماینده فروش»، نه‌تنها بازار خود را گسترش داده و در مسیر کسب درآمد بیش‌تر قرار می‌گیرد، بلکه از مزایای زیر نیز بهره‌مند می‌شود: ✅ دریافت وام تا سقف ۱ میلیارد تومان ✅ کسب سهم ۲۵ درصدی از قراردادهای منعقد شده ✅ حضور در رویدادهای شبکه‌سازی و آموزشی خارجی ✅ تامین تجهیزات دفتر کار نماینده فروش ✅ تامین تبلت یا لپ‌تاپ ✅ تامین هزینه سفرهای تفریحی همراه با خانواده ✅ بورسیه تحصیلی دانشگاه خاتم و... 🔗 برای پیوستن به شبکه شرکای تجاری آروان‌کلاد و شروع همکاری به عنوان نماینده فروش روی لینک زیر کلیک کنید: r1c.ir/58zyk ☁️ @Arvancloud

34 074

✅ «منابع یادگیری ماشین من» 👨🏻‍💻 از وقتی که شروع به یادگیری ماشین لرنینگ کردم، با کلی منابع خوب و کاربردی روبرو شدم و فهمیدم که اشتراک‌گذاری این‌ها چقدر می‌تونه به خیلی‌ها کمک کنه. توی این ریپوی گیت هاب، همه چیزهایی که توی این مدت یاد گرفتم و پیدا کردم رو گذاشتم؛ از دوره‌های آموزشی و کتاب‌ها بگیرین تا مقالات و ابزارهای برنامه‌نویسی. ✅ همه چیز رو با دقت دسته‌بندی کردم تا راحت بتونین چیزی که می‌خواین رو پیدا کنین. پس اگه به یادگیری ماشین علاقه دارین و می‌خواین منابع درست و حسابی رو یکجا داشته باشین، حتماً یه سر به این ریپو بزنین.👇 ┌ 💸 Machine Learning Resources └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 074

🔵 دوره آموزش مهندسی دواپس (DevOps Engineering) ⭕️ آشنایی با اصول پیاده‌سازی دواپس در سازمان‌ها و یادگیری استفاده از ابزارهای اصلی این حوزه برای اجرای فرآیندهای مختلف DevOps 🔹 برای مشاهده اطلاعات دوره و ثبت‌نام در دوره مهندسی دواپس کلیک نمایید. https://B2n.ir/x69549 📌 ویژه بازار کار و با مدرک معتبر و قابل ترجمه 🔶 کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره: 📱 تلگرام: 09377533910 ☎️ تماس: 02167641999 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

34 074

🗓 قبل از پایان سال در این «دوره‌های رایگان یادگیری ماشین» شرکت کنید! 👨🏻‍💻 داخل یوتیوب دوره های زیادی برای آموزش مباحث ماشین لرنینگ وجود داره. ولی من سعی کردم بهترین دوره‌های رایگان و جامع یوتیوب رو براتون توی یه پست جمع آوری کنم. ✔️ این دوره‌های رایگان همشون در YouTube در دسترسه و این احساس رو بهتون میدن که انگار دارین در یه دوره واقعی شرکت می‌کنین. پس از دستشون ندین!👌🏼 ┌ 📂 Machine Learning ├ ◼️ Introduction to ML 2020/21 ├ ◻️ Stanford CS229: Machine Learning ├ ◼️ Cornell Tech CS 5787: Applied ML ├ ◻️ Making Friends with ML └ ◼️ Foundation Models ┌ 📂 Statistical └ ◻️ Statistical Machine Learning ┌ 📂 Deep Learning Beginners ├ ◼️ MIT 6.S191: Introduction to DL ├ ◻️ CMU Introduction to Deep Learning ├ ◼️ MIT: Introduction to Deep Learning ├ ◻️ Neural Networks: Zero to Hero └ ◼️ Foundations of Deep RL ┌ 📂 Deep Learning Intermediate ├ ◼️ Stanford CS230: Deep Learning ├ ◻️ CS25 - Transformers United ├ ◼️ MIT 6.S192: DL for Art ├ ◻️ CS 285: Deep RL ├ ◼️ Stanford: Reinforcement Learning ├ ◻️ Berkeley: DL Unsupervised ├ ◼️ NYU Deep Learning ├ ◻️ Full Stack Deep Learning └ ◼️ Deep Learning for Computer Vision ┌ 📂 NLP ├ ◼️ Hugging Face Course: NLP ├ ◻️ CS224U: NL Understanding ├ ◼️ CMU Advanced NLP ├ ◻️ CMU Multilingual NLP └ ◼️ UMass CS685: Advanced NLP ┌ 📂 Practical ├ ◼️ Practical Deep Learning for Coders └ ◻️ ML Engineering for Production 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 074

وارد بازارکار دیتا ساینس شو تا یک تخصص جهانی داشته باشی! ◀️تو یه دوره‌ی آنلاین 6 ماهه می تونی از صفر دیتا ساینس رو یاد بگیری ◀️در آخر به شرکت‌ها معرفیت می‌کنیم تا استخدام بشی ➕تخفیف ویژه برای ۱۵ نفر اول ثبت نام اولیه👇👇 🌐 https://dnkr.ir/2EDLR 🌐 https://dnkr.ir/2EDLR

34 074

Repost from N/a

🔴 خبر فوری — ۱۰۰ آموزش جدید (+) به ۵۰۰ آموزش قبلی اضافه شد! 😲 ⭐️ ۶۰۰ آموزش پر‌طرفدار در فرادرس، فقط ۷۹ هزار تومن ⭐️ 👇 بعضی از پر‌فروش‌ترین آموزش‌های این طرح 👇 ▫️ برنامه نویسی پایتون و کاربردها ▫️ آموزش‌های هوش مصنوعی و ChatGPT + کاربردها ▫️ علوم کامپیوتر و شبکه ▫️ طراحی و مدیریت سایت ▫️ آموزش‌های برنامه نویسی - مقدماتی تا پیشرفته 🔗 لیست تمامی ۶۰۰ آموزش – [کلیک کنید] 🎁 کد تخفیف: AMG54 🎁 🔄 FaraDars - فرادرس

34 074

برگزاری همزمان دو دوره Generative AI و پردازش سیگنال EEG پیشرفته 🔴دوستانی که قصد دارند در این دوره شرکت کنند، برای اطلاع از شرایط و زمان برگزاری و نحوه ی ثبت نام به آیدی زیر پیام دهند: @Onlinebmeadmin سرفصل دوره پردازش سیگنال EEG پیشرفته https://t.me/onlinebme/4174 سرفصل دوره Generative AI https://t.me/onlinebme/4173 🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی @Onlinebme

34 074

🖥 لیست ویدیو‌های 🥵 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین» 🏷 محصولی از: Pista Academy ❗️ بخش دوم: قسمت‌های 42-22 📣 قسمت (22): Missing Values 📣 قسمت (23): تبدیل دیتای string به عدد 📣 قسمت (24): پروژه رگرسیون خطی 📣 قسمت (25): تقسیم داده 📣 قسمت (26): K-Fold Cross-Validation 📣 قسمت (27): Cross-Validation 📣 قسمت (28): Grid Search 📣 قسمت (29): پروژه و مرور مباحث پیشین 📣 قسمت (30): رگرسیون لجستیک 📣 قسمت (31): پروژه رگرسیون لجستیک (1) 📣 قسمت (32): پروژه رگرسیون لجستیک (2) 📣 قسمت (33): پروژه رگرسیون لجستیک (3) 📣 قسمت (34): روش‌های رگرسیون لجستیک 📣 قسمت (35): انجام پروژه رگرسیون لجستیک 📣 قسمت (36): پروژه پیش بینی حمله قلبی 📣 قسمت (37): KNN 📣 قسمت (38): پروژه و مرور مباحث 📣 قسمت (39): ادامه مبحث KNN 📣 قسمت (40): پروژه پایانی الگوریتم KNN 📣 قسمت (41): الگوریتم SVM 📣 قسمت (42): پیاده‌سازی الگوریتم SVM 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 074

📚 جزوه چالش 30 روزه یادگیری ماشین 👩🏻‍💻 یک ماه پیش تصمیم گرفتم که یه چالش 30 روزه "مرور مباحث یادگیری ماشین" رو شروع کنم و مباحث یادگیری ماشین رو طبقه بندی کنم و هر روز یه بخش رو مرور کنم. ✅ این چالش شامل همه مباحث ML می‌شه و هر روز یه بخش جدید رو مرور و تمرین کردم. بعد از هر روز، تجربیات و نکات مهمی که یاد گرفتم رو در قالب یه جزوه جمع آوری کردم. حالا من یه جزوه جامع دارم که همه‌ی اون چه که از یادگیری ماشین لازمه بدونین رو، داخلش آوردم. 🌐 #یادگیری_ماشین #ML ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 074

Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران

دوره جامع علم داده #دانشگاه_تهران : آینده‌تان را با داده‌ها بسازید! آیا می‌خواهید به یکی از حرفه‌ای‌ترین متخصصان علم داده تبدیل شوید؟ ما برای شما دوره‌ ی جامع و کاربردی علم داده دانشگاه تهران را طراحی کرده‌ایم که شامل موارد زیر است: 📈 تحلیل داده‌ها: یادگیری تکنیک‌های پیشرفته تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها 👋 یادگیری ماشین: آشنایی با الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق 💻 پروژه‌های عملی: کار بر روی پروژه‌های واقعی برای تقویت رزومه و تجربه عملی 📚 منابع آموزشی: دسترسی به منابع و مطالب آموزشی به‌روز و معتبر 👥 پشتیبانی و مشاوره: دریافت مشاوره از اساتید و متخصصان این حوزه 🚀 همین حالا اقدام کنید و تا سقف 5⃣2⃣🔣 تخفیف ویژه دریافت کنید‼️ 🔗 برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام، به لینک زیر مراجعه کنید: [لینک] https://tehrandata.org/courses/datascience 👀 با ما همراه شوید و قدم به دنیای هیجان‌انگیز علم داده بگذارید✔️ ✈️ Telegram |📞 whatsapp |🎰linkedin |📷 Instagram |🌐 website | 💬 admin

34 074

⏱ چقدر زمان لازمه تا الگوریتمت اجرا بشه؟ ✅ راهنمای جامع برای «پیچیدگی زمانی» 👨🏻‍💻 وقتی داری روی یه مدل یادگیری ماشین کار می‌کنی، یکی از مهم‌ترین چیزایی که باید بدونی اینه که الگوریتمت با افزایش حجم داده چقدر سریع یا کند عمل می‌کنه. این همون مفهوم پیچیدگی زمان هست، و بهت کمک می‌کنه بهترین الگوریتم رو برای داده‌هات انتخاب کنی! 📊 بررسی چند تا از معروف‌ترین الگوریتم‌ها: 1⃣ رگرسیون خطی: O(n) – سریع و برای داده‌های بزرگ خیلی خوبه. 🔢 رگرسیون لجستیک: O(n) – سریع و برای داده‌های بزرگ مناسب. 🔢 بیز ساده: O(n) – فوق‌العاده سریع، برای پیش‌بینی‌های لحظه‌ای عالیه. 🔢 درخت تصمیم: O(n * log(n)) – مناسب برای داده‌های کوچک و متوسط؛ ولی روی داده‌های بزرگ یکم کندتر می‌شه. 🔢 جنگل تصادفی: O(t * n * log(n)) – کمی کندتر از درخت تصمیم به‌خاطر چند درخت (t)، ولی دقیق‌تر. 🔢 تحلیل مؤلفه‌های اصلی: O(n^2 * m) – برای داده‌های با بعد بالا یکم کند می‌شه، ولی برای کاهش ابعاد عالیه. 🔢 نزدیک‌ترین همسایگان O(n * d) :K – برای داده‌های بزرگ و ویژگی‌های زیاد کندتر عمل می‌کنه. 🔢 خوشه‌بندی O(n * k * t) :K-Means – زمان اجرا به تعداد کلاسترها (k) و تکرارها (t) وابسته‌ست. 🔢 شبکه‌های عصبی متراکم: O(n * d * e) – ممکنه خیلی کند باشه، به‌خصوص اگه لایه‌ها و نورون‌های زیادی داشته باشی.👇 ┌ ✏️ Time Complexity ├ 🗂 PDF (1) └ 🗂 PDF (2) 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 074

Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران

34 074

✅ لیست «پروژه‌های یادگیری ماشین من» 📉 آنالیز پروژه + فایل پروژه + دیتاست 1️⃣ پروژه اول: پیش بینی قیمت املاک 2️⃣ پروژه دوم: پیش‌بینی قیمت خودرو‌ها 3️⃣ پروژه سوم: پیش‌بینی قیمت طلا 4️⃣ پروژه چهارم: پیش‌بینی میزان فروش 5️⃣ پروژه پنجم: پیش‌بینی انتشار CO2 6️⃣ پروژه ششم: پیش‌بینی مصرف برق در شیکاگو 7️⃣ پروژه هفتم: پیش‌بینی بیماری کم‌خونی 8️⃣ پروژه هشتم: پیش‌بینی وضعیت آب و هوا 9️⃣ پروژه نهم: شناسایی ارقام دست‌نویس 1️⃣ پروژه دهم: پیش‌بینی تب دنگی 1️⃣ پروژه یازدهم: تحلیل داده‌های مهاجرت 1️⃣ پروژه دوازدهم: پیش‌بینی قیمت خونه 1️⃣ پروژه سیزدهم: پیش‌بینی قیمت پرواز 1️⃣ پروژه چهاردهم: شناسایی ایمیل‌های مخرب 1️⃣ پروژه پانزدهم: پیش‌بینی هزینه‌های پزشکی 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 074

🎉 دنبال یه فرصت برای آینده کاری و‌ مالی امن هستی؟ 🤔تا حالا به این فکر کردی که مهارتی که داری می‌تونه بهت درآمد دلاری بده؟ 😑شاید فقط نمی‌دونی از کجا باید شروع کنی یا فکر می‌کنی موانع زیادی سر راهته. 📌 تو وبینار ویژه یلدا ما بهت یاد می‌دیم: • چطور از مهارتت استفاده کنی و اولین قدم رو برداری. • راه‌هایی که می‌تونی باهاش یه مسیر شغلی امن و پایدار بسازی. • چطور درآمد دلاری رو وارد زندگیت کنی. ⚡️این فرصت برای توئه که امروز، یک آینده‌ای متفاوت بسازی. https://links.etekanesh.com/PowerBIir4 @TekaneshAcademy

34 074

📄 جزوه صفر تا صد یادگیری ماشین ✅ از تئوری تا عمل 👨🏻‍💻 اگه می‌خواین از صفر و بدون هیچ پیش‌زمینه‌ای یادگیری ماشین رو شروع کنین، این جزوه دقیقاً همون چیزیه که نیاز دارین! این کتابچه قدم‌به‌قدم بهتون یاد می‌ده که چطور مدل‌های مختلف یادگیری ماشین مثل رگرسیون خطی، درخت تصمیم، و حتی شبکه‌های عصبی رو با استفاده از پایتون، از پایه پیاده‌سازی کنین. ⏪ اینجا فقط قرار نیست با چند تا کتابخانه مثل scikit-learn یا TensorFlow کار کنین؛ بلکه یاد می‌گیرین که واقعاً این مدل‌ها چطور کار می‌کنن، کی باید ازشون استفاده کنین و چطور می‌تونین عملکردشون رو بهبود ببخشین. 🌐 #یادگیری_ماشین #ML ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 074

Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران

با جامع ترین دوره هوش تجاری و گواهی دانشگاه تهران، متخصص هوش تجاری شو‼️ 🚀 دوره جامع هوش تجاری: کلید موفقیت شما! آیا می‌خواهید داده‌ها را به ابزار قدرت تبدیل کنید؟ در این دوره یاد می‌گیرید چگونه با تحلیل داده‌ها، تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرید و کسب‌وکار خود را متحول کنید! 🌟 مزایای دوره: 🟢 کار با دادگان واقعی و صنعتی: تجربه عملی و کاربردی. 🔵 برگزاری جلسات Success Story: یادگیری از تجارب موفق دیگران. 🟡 اعطای گواهینامه دو زبانه دانشگاه تهران: اعتبار بین‌المللی برای شما. 🔴 استفاده از جدیدترین نرم‌افزارهای هوش تجاری: ابزارهای روز دنیا در دستان شما. 🟠 پوشش‌دهی سرفصل‌های دقیق و مرتبط با مباحث هوش تجاری: آموزش جامع و تخصصی. 📚 سرفصل‌های دوره: 1. مقدمه‌ای بر مفهوم و جایگاه هوش جاری 2. کار با SQL Server در هوش تجاری 3. پیاده‌سازی هوش تجاری 4. ساخت داشبوردهای هوش تجاری با Power BI 5. معرفی سایر ابزارهای مفید در هوش تجاری 🔍 برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام، به وب‌سایت ما مراجعه کنید! https://tehrandata.org/courses/bi/ 📞 همچنین می‌توانید با مشاور ما تماس بگیرید تا فرایند ثبت‌نام را سریع‌تر انجام دهید. 09377516682 🎯 همین حالا ثبت‌نام کنید و آینده شغلی‌تان را روشن‌تر کنید✔️ 📨 Telegram | 📱 whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website | 💬 admin

34 074

🔴 جدیدترین دوره «یادگیری ماشین» 💻 دانشگاه MIT / پاییز 2024 📚 اسلایدها + تمرینات + تکالیف 👨🏻‍💻 من از اول این ترم تصمیم گرفتم تا یادگیری ماشین رو با دوره پاییز امسال دانشگاه MIT شروع کنم. حالا که به هفته‌های آخر این دوره رسیدم، واقعاً حس می‌کنم ارزش معرفی به بقیه رو داره، چون دید من به یادگیری ماشین رو کاملاً تغییر داده!🥇 ✔️ یه دوره فوق العاده که اصول و مفاهیم یادگیری ماشین و الگوریتم‌هاش رو از دید بهینه‌سازی بررسی می‌کنه و روی موضوعات زیر تمرکز داره: ⚫️ مدل‌های خطی و غیرخطی ⚫️ یادگیری تقویتی ⚫️ روش‌های گرادیان‌محور ⚫️ معماری شبکه‌های عصبی 💰 خلاصه خیلی دوره کاملیه و اسلایدها، تمرین‌ها، تکالیف و همه‌چیش هم موجوده:👇 ┌ 👩‍💻 Intro to ML └ 🗂 Course Homepage 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 074

. 🔹مسیر شغلی مهندسی هوش مصنوعی | برای اولین بار در ایران 🔹 ترم جدید حضوری/آنلاین 🔸 440 ساعت . 110 جلسه . 55 هفته . 20 پروژه . 8 کورس . 3 هیات علمی ♦️ مهارت‌های نرم‌افزاری . ریاضیات AI . یادگیری ماشین پیشرفته . یادگیری عمیق پیشرفته . MLOps . SDLC . پردازش ابری AWS/GCP . مدل‌های مولد و زبانی LLM/VLM روش های پرداخت شهریه: 🔹 نقدی ۲۰% تخفیف 🔹 شرایط اقساطی 🔹 دانشجویی بلند مدت 🔹 سازمانی بدون پیش پرداخت 🔹 شهریه معوقه مشاوره کامل قبل ثبت نام: ♦️ دایرکت: @daycheapply ♦️ پیامک: ارسال کد ۱ به ۰۹۳۰۰۲۱۴۴۴۱ ♦️ اطلاعات بیشتر: Dayche.com 💲 5% کدتخفیف مخصوص این کانال: HY38PG66 t.me/daychecatalog t.me/daycheapply

34 074

🗺راهنمای جامع «انتخاب الگوریتم مناسب یادگیری ماشین» برای پروژه‌ها 👨🏻‍💻 همیشه انتخاب الگوریتم مناسب تو پروژه‌های یادگیری ماشین برام چالش بوده. گاهی یه الگوریتم از نظر تئوری خیلی خوبه، ولی تو عمل بهینه‌ترین عملکرد رو نداره. 🏷 یکی از منابعی که این مدت خیلی بهم کمک کرد، همین جزوه 30 صفحه‌ایه. تو این جزوه الگوریتم‌ها رو هم کامل توضیح داده و هم کامل راهنماییت کرده که شرایط مناسب برای استفاده از هر الگوریتم چیه. ⏪ یه قسمت جذاب دیگشم، مقایسه عملکرد الگوریتم‌ها در سناریوهای مختلفه. قشنگ بهت میگه چیا باعث میشه یه الگوریتم تو یه پروژه موفق باشه یا نه. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa