Algorithm design & data structureچ

داده‌های پرت در یادگیری ماشین 🚀 داده‌های پرت نقاط داده‌ای هستند که به طور قابل توجهی با سایر نقاط تفاوت دارند و می‌توانند دقت مدل‌های یادگیری ماشین را کاهش دهند. شناسایی و مدیریت این داده‌ها اهمیت زیادی دارد. برای مدیریت داده‌های پرت می‌توان آنها را حذف کرد، تبدیل کرد، با مدل‌های مقاوم مدیریت کرد یا با مقادیر دیگری جایگزین کرد. روش‌های شناسایی داده‌های پرت 🔍 - روش‌های آماری: مثل فاصله بیش از سه انحراف معیار از میانگین 📊 - روش‌های گرافیکی: مثل جعبه‌نمودار (Box Plot) 📉 - روش‌های یادگیری ماشین: مثل الگوریتم جنگل ایزوله (Isolation Forest) 🌳 - روش‌های فاصله‌ای: مثل فاصله ماهالانوبیس (Mahalanobis Distance) 📐 روش‌های مدیریت داده‌های پرت 🛠 - حذف داده‌های پرت ❌ - تبدیل داده‌های پرت 🔄 - مدل‌سازی خاص برای داده‌های پرت 🧩 - تعویض مقادیر پرت با مقادیر دیگر 🔢 داده‌های پرت را به درستی مدیریت کنید تا مدل‌های یادگیری ماشین شما بهترین عملکرد را داشته باشند! 🌟 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

الگوریتم فلوید-وارشال (Floyd-Warshall) یکی از الگوریتم‌های کارآمد برای پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیرها در گراف‌های وزن‌دار است. این الگوریتم توسط رابرت فلوید و استیون وارشال توسعه داده شده است. 🌐 این الگوریتم به دلیل سادگی و جامعیت، یکی از پرکاربردترین روش‌ها برای پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیرها در گراف‌های وزن‌دار است. 🌟 #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

اگه رشته‌ت کامپیوتره و آزمون‌های استخدامی شرکت می‌کنی این کانال رو از دست نده! @computertestbank کانال مختص آزمون‌های استخدامی رشته کامپیوتر @computertestbank @computertestbank

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) چیست؟ 🤖📚 مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models یا LLMs) ابزارهای قدرتمندی هستند که با استفاده از یادگیری عمیق و تحلیل داده‌های متنی وسیع، توانایی پردازش و تولید زبان طبیعی را دارند. این مدل‌ها می‌توانند وظایف مختلفی مانند ترجمه متن، پاسخ به سوالات و تولید محتوای خلاقانه را به‌خوبی انجام دهند. ✨ ویژگی‌های کلیدی: 🔶درک و تولید زبان طبیعی: توانایی تعامل با متون به‌صورت طبیعی و معنادار. 🔶آموزش از داده‌های وسیع: یادگیری از حجم بالای داده‌ها برای بهبود عملکرد. 🔶کاربردهای متنوع: شامل ترجمه، پاسخ به سوالات، تولید محتوا و تحلیل احساسات. 🔶خلاقیت در تولید متن: ایجاد محتوای جدید، جذاب و خلاقانه. ⚪️برای اطلاعات بیشتر از نحوه کار کردن این مدل : 📎 look at The Transformer #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

### 🌟 گرادیان کاهش: راه‌حلی هوشمندانه برای بهینه‌سازی 🌟 گرادیان کاهش (Gradient Descent) یک الگوریتم کلیدی در یادگیری ماشین و بهینه‌سازی است که به ما کمک می‌کند تا مینیمم تابع هزینه را پیدا کنیم. این الگوریتم با استفاده از اطلاعات گرادیان، پارامترهای مدل را به‌روزرسانی می‌کند تا هزینه کاهش یابد. مراحل اصلی: 1. شروع با پارامترهای اولیه 🏁 2. محاسبه گرادیان تابع هزینه 📉 3. به‌روزرسانی پارامترها با نرخ یادگیری مناسب 🔄 انواع: - گرادیان کاهش تصادفی (SGD): به‌روزرسانی با یک نمونه تصادفی. 🎲 - مینی‌پکیج (Mini-batch): به‌روزرسانی با گروهی از نمونه‌ها. 📦 - کلاسیک (Batch): به‌روزرسانی با کل داده‌ها. 🌐 مزایا و معایب: - مزایا: سادگی و کاربرد در مدل‌های پیچیده 🚀 - معایب: ممکن است به مینیمم محلی برسد و وابسته به نرخ یادگیری است. ⚠️ با استفاده از این الگوریتم، می‌توانیم به‌طور مؤثر پارامترهای مدل را بهینه کنیم و بهترین نتایج را از داده‌های خود بگیریم. 💡 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

همانطور که مشاهده می‌کنید، در ابتدا رشد تابع‌های g(n) و f(n) برابر هستند. اما با انتخاب ثابت c = 2.1 ، تابع f(n) بزرگتر از g(n) می‌شود. این تصویر نشان می‌دهد که با انتخاب مناسب c، برای هر n > 1 رابطه زیر برقرار است: g(n) = O(f(n)) ✨💡 انتخاب صحیح ثابت c کلید اصلی برای بیان صحیح پیچیدگی زمانی بین دو تابع است. 🚀📈 #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

سلام دوستان عزیز! 👋 با خوشحالی اعلام می‌کنیم که گروه جدیدی برای شما عزیزان راه‌اندازی کرده‌ایم تا بتوانید مشکلات و سوالات خود را مطرح کنید و از دانش و تجربیات یکدیگر بهره‌مند شوید. 💡💬 🎉 به گروه ما بپیوندید و از مزایای زیر بهره‌مند شوید: - 👨‍🏫 مشاوره تخصصی - 📚 اشتراک‌گذاری منابع آموزشی - 📝 حل تست‌ها و نکات کلیدی - 💡 تبادل تجربیات و اطلاعات 📢 لینک دعوت به گروه: https://t.me/Computer_Engineering_ai لطفاً این لینک را با دوستان خود به اشتراک بگذارید تا همه بتوانند از این فرصت بهره‌مند شوند. 📲🌐 منتظر حضور گرم شما هستیم! 🌟

Graph Bipartite : یک گراف بدون جهت G = (V, E) دوبخشی (Bipartite) است اگر بتوان رئوس آن را به دو مجموعه مجزا تقسیم کرد، به طوری که هر یال گراف، یکی از رئوسش در یک مجموعه و دیگری در مجموعه دیگر باشد. به عبارت دیگر، می‌توان رئوس گراف را به دو رنگ قرمز 🔴 و آبی 🔵 رنگ‌آمیزی کرد به طوری که هر یال گراف دقیقاً یک انتها به رنگ قرمز و انتهای دیگر به رنگ آبی داشته باشد. یکی از راه‌های بررسی دوبخشی بودن یک گراف، استفاده از الگوریتم‌های جستجوی عمق اول (DFS) 🔍 یا جستجوی سطح اول (BFS) 🔎 است. در این روش‌ها، با شروع از یک رأس دلخواه، رئوس را به صورت متناوب به دو رنگ مختلف رنگ‌آمیزی می‌کنیم 🎨. اگر در حین انجام این فرایند، به یالی برسیم که هر دو انتهای آن رنگ یکسانی دارند، گراف دوبخشی نیست ❌. در غیر این صورت، گراف دوبخشی است ✅ #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

در صف (Queue)، آیتم‌ها به این شکل کار می‌کنند: 📥 اضافه شدن آیتم‌ها در انتهای صف (عقب یا پشت). 📤 حذف آیتم‌ها از ابتدای صف (جلو). 🔄 ترتیب اضافه شدن آیتم‌ها همان ترتیب حذف آن‌هاست. به این نوع ترتیب می‌گویند FIFO (اولین ورودی، اولین خروجی). به عبارت دیگر، هر چیزی که اول وارد صف شود، اول هم خارج می‌شود. 🔹 برای مثال: وقتی در صف نانوایی هستید، کسی که اول وارد صف شده، اول نانش را می‌گیرد و می‌رود. 📝 این مفهوم در برنامه‌نویسی و مدیریت داده‌ها بسیار کاربردی است. #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚✨ ریاضی پشت یک پاس رو به جلو(Forward pass) در شبکه عصبی! 🤖🧠 تا حالا فکر کردی شبکه‌های عصبی چطور کار می‌کنند؟ بذار یه مثال ساده برات بزنم: ۱. ورودی: فرض کن یه ورودی داری مثل [x1, x2]. ۲. وزن‌ها و بایاس‌ها: شبکه وزن‌ها و بایاس‌هایی داره که هر کدوم تاثیر خودشون رو دارن. ۳. محاسبه نودهای لایه مخفی: هر نود در لایه مخفی مقدار خودش رو از ورودی‌ها با ضرب در وزن‌ها و اضافه کردن بایاس‌ها محاسبه می‌کنه. 4. تابع فعال‌سازی: بعد از اون، یه تابع فعال‌سازی مثل سیگموید یا ReLU اعمال می‌شه. ۵. خروجی نهایی: نهایتا، خروجی شبکه عصبی رو به دست میاری که می‌تونه برای پیش‌بینی یا طبقه‌بندی استفاده بشه. این فرآیند رو می‌گیم "Forwad Pass" و تمام این محاسبات به کمک ریاضی انجام می‌شه تا شبکه عصبی یاد بگیره و بهترین نتیجه رو ارائه بده. 🎥فیلم را مشاهده کنید تا بتونید درک بهتری از این موضوع داشته باشید. #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

◀️😮♨️ فقط 2⃣ روز دیگر فرصت باقیست❗️ سی اُمین دوره جامع علم داده کل کشور با تدریس مطرحترین اساتید دیتایی آموزش ۱۵ سرفصل و ۱۲ نرم افزار و کاملا پروژه محور▶️ همراه با 0️⃣2️⃣🛍 تخفیف و تسهیلات ویژه ارائه گواهی معتبر دوزبانه و تحت نظارت وزارت علوم با قابلیت ترجمه رسمی و امکان استعلام از دانشگاه تهران🎓 اطلاعات بیشتر ➡️https://tehrandata.org/courses/datascience 👤🌏 پشتیبانی آنلاین جهت ثبت‌نام 😂 @tehrandata_admin ☎️ 09377516759 🆗 کانال تلگرامی 🌐 واتساپ 📄 لینکدین 📷 اینستا 🌎 وبسایت

🌟 فرمول‌های به کار رفته در یادگیری ماشین 🌟 یادگیری ماشین به شدت وابسته به ریاضیات و آمار است و از فرمول‌های مختلفی برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها استفاده می‌کند. #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer