Machine Learning | یادگیری ماشین

👨‍💻جایی برای تبدیل شدن به یه برنامه‌نویس حرفه‌ای! ❗️آخرین فرصت ثبت‌نام کوئرا بوت‌کمپ، دوره‌های فشرده برای ورود به بازارکار با آموزش تخصصی و کاربردی توسط اساتید مطرح 📜 مدرک معتبر 🎯 منتورینگ اختصاصی 🤝 کار تیمی و شبکه‌سازی ✔️ تمرین و پروژه هدفمند 💳 امکان پرداخت قسطی مسیرهای کوئرا بوت‌کمپ: ✔️ Programming with Python ✔️ Front-End Development (React) ✔️ Software Engineering with Golang ✔️ Data Analysis ✔️ Artificial Intelligence 🔗 https://quera.org/r/m65hp

💯 دوره‌ی ۱۲ ساعته «ساخت مدل‌های زبانی از صفر!» 👨🏻‍💻 بیشتر دوره‌ها فقط یاد می‌دن چطور APIها رو فراخوانی کنی، یا یه کتابخونه‌های آماده رو ایمپورت کنی، یا حتی از روی آموزش‌ها کپی کنی. ✏️ ولی هیچ‌وقت توضیح نمی‌دن واقعاً داخل مدل چی می‌گذره! مثلاً اگه بپرسی “مکانیزم توجه دقیقاً چطوری کار می‌کنه؟”، سکوت مطلق همه جا رو فرا می‌گیره! ⬅️ این دوره‌ی ۱۲ ساعته سباستین راشکا متخصص یادگیری ماشین، دوره‌ای که هیچ شباهتی به اون‌چه که تا حالا دیدی نداره! چون: 🔹 مدل‌های ترنسفور رو خط ‌به ‌خط از پایه می‌سازه، نه با import کردن چیزای آماده. 🔹 مکانیزم توجه رو جوری توضیح می‌ده که بچه‌ی پنج ساله هم بفهمه (و بالاخره منم فهمیدم 😄) 🔹 فقط نمی‌گه “چطوری embedding کار می‌کنه”، بلکه می‌گه چرا کار می‌کنه! 🔹 و حتی بخش backpropagation رو هم از صفر پیاده‌سازی می‌کنه! بخشی که معمولاً همه ازش می‌گذرن. ▶️ وقتی یه روز GPT-5 کدت رو خراب کنه، تو می‌تونی درستش کنی، چون فقط نحوه‌ی استفاده از مدل‌های زبانی رو یاد نگرفتی، بلکه یاد گرفتی چطوری بسازیشون.💪 🖥 Build a Large Language Model 🖥 Build a Large Language Model 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

ایران‌GPU تنها و اولین شرکت بورسی هوش مصنوعی ایران با بیش از ۵ سال سابقه فعالیت حرفه‌ای و با پشتوانه‌ی بیش از ۲۰ دیتاسنتر فعال در سراسر ایران ⚡️ قدرت پردازش، پایداری و مقیاس‌پذیری واقعی برای تیم‌ها، پژوهشگران و سازمان‌های حرفه‌ای AI 🤖 💡 شروعی مقرون‌به‌صرفه برای پروژه‌های هوش مصنوعی شما 📩 همین حالا درخواست مشاوره را ثبت کنید! https://B2n.ir/qz9613

🔵 هکاتون رایگان کوئرا و همراه اول: رقابت کن و برنده شو! 🏆 هکاتون هوش‌ِ امن | وقتش رسیده از کدهایی که نوشتی محافظت کنی! 💥 توی این هکاتون چی منتظرته؟ 🔸آموزش‌های تخصصی و چندین مرحله مسابقه جذاب در زمینه‌ی AI Security و توانمندسازی مدل‌های بزرگ زبانی. ✨ چرا باید توی این هکاتون شرکت کنی؟ 🔸آموزش‌های تخصصی 🔸 بیش از ۱۰۰ میلیون تومان جوایز نقدی و جوایز جذاب دیگه 🔸 گواهی رسمی همراه اول و کوئرا 🔸رقابت با حرفه‌ای‌های هوش‌مصنوعی 👨‍🏫 ثبت‌نام به صورت‌ تیم‌های ۳ یا ۴ نفره. 🚀 تیم‌های برتر کاندیدای حضور در برنامه‌های توانمندسازی مرکز تحقیق و نوآوری همراه اول خواهند بود. 🔗 https://quera.org/r/vous3

⭕️ این کتاب تعاملی رایگان، شیوه‌ی یادگیری «جبر خطی» رو از پایه برات عوض می‌کنه! 👨🏻‍💻 برخلاف کتاب‌های معمولی که فقط پر از فرمول و شکل‌های ثابتن، این یکی پر از تصویرهای تعاملی و زنده‌ست. — یعنی می‌تونی با مفاهیم بازی کنی! مثلاً: ✅ بردارها رو بچرخونی، صفحه‌ها رو حرکت بدی. ✅ ماتریس‌ها و مقادیر ویژه رو ببینی چطوری در لحظه روی فضا تأثیر می‌ذارن. ✅ حتی با یه بازی ساده نشون می‌ده بازتاب بردارها چطوری کار می‌کنه! 🏷 نکته جالبش اینه که از مثال‌های ملموس و تجربه محور شروع می‌کنه و بعد سراغ فرمول و نظریه می‌ره. یعنی مسیر یادگیری برعکسه کتابایی هست که همیشه دیدیم. ⬅️ ۱۰ فصل داره، از بردار و ماتریس گرفته تا بردار ویژه و مقدار ویژه، و هر فصل با یه بازی یا انیمیشن قابل تعامل همراهه. ⬅️ تمرین‌هاش همراه پاسخ کامله که برای خودآموزها عالیه. ⬅️ اُپن‌سورسم هست و دائم داره آپدیت می‌شه. 📚 Immersive Linear Algebra 📚 Immersive Linear Algebra 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🚀 از داده تا موفقیت؛ دانشمند داده شو! 📊 هر داده یه دنیای پنهان از فرصت‌هاست… با دوره جامع دانشمند داده یاد بگیر چطور این فرصت‌ها رو پیدا کنی و تبدیل به یکی از پرتقاضاترین متخصص‌های بازار کار بشی! 💡✨ ✅ یادگیری عملی پایتون برای تحلیل داده‌ها 🐍 ✅ کشف دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 🤖 ✅ اجرای پروژه‌های واقعی برای ورود حرفه‌ای به بازار کار 📈 ⏰ ظرفیت محدود ـ همین امروز قدم اول رو بردار و آینده‌ت رو با داده‌ها بساز! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🌐جهت مشاهده اطلاعات دوره کلیک کنید 👇 https://B2n.ir/bu2408 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲مشاوره تلگرام: 09222477250 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

💎 آموزش‌های پایتون فقط با ۸۹ هزار تومان در فرادرس!   ⭐️ جشنواره «شگفتی آموختن»، فرصتی ویژه برای یادگیری   💻 شما می‌توانید آموزش‌های پرطرفدار پایتون را تنها با ۸۹,۰۰۰ تومان دریافت کنید و مهارت‌های خود را در برنامه‌نویسی، وب، ربات‌سازی، داده‌کاوی و بازی‌سازی به سطح حرفه‌ای برسانید.   🔸 مثال‌های عملی در Python   🔸 ساخت ربات تلگرام با Python   🔸 طراحی گرافیکی با PyQt و QT Designe   🔸 برنامه نویسی پایتون با Visual Python   🔸 کاربرد ChatGPT در برنامه نویسی پایتون   🔸 فریمورک تحت وب Django با پایتون   🔗 لیست سایر آموزش‌های ۸۹ هزار تومنی [+] 🔄 FaraDars - فرادرس

📃 ۶ تا از مهم‌ترین روش‌های منظم‌سازی ⬅️ در یادگیری ماشین 1️⃣ روش L1 (LASSO) ⬅️ این روش بعضی از وزن‌های مدل رو به صفر نزدیک می‌کنه، یعنی ویژگی‌های بی‌اهمیت رو حذف می‌کنه. ▶️ وقتی می‌خوای ویژگی‌های غیرضروری رو خودکار حذف کنی، از این روش استفاده کن. 2️⃣ روش L2 (Ridge) ⬅️ وزن‌ها رو کوچک‌تر می‌کنه ولی هیچ‌کدوم رو حذف نمی‌کنه. ▶️ وقتی می‌خوای مدلت منظم‌تر بشه ولی همه‌ی ویژگی‌ها حفظ بشن، این گزینه خوبیه. 3️⃣ روش Elastic Net ⬅️ ترکیبی از L1 و L2ئه. یعنی هم بعضی ویژگی‌ها رو حذف می‌کنه (مثل L1) هم وزن‌ها رو ملایم‌تر تنظیم می‌کنه (مثل L2). ▶️ وقتی می‌خوای ویژگی‌های مهم بمونن ولی هم‌زمان با داده‌های مشابه هم، هماهنگ بمونه، از این استفاده کن. 4️⃣ روش Dropout ⬅️ تو شبکه‌های عصبی، بعضی از نورون‌ها رو موقع آموزش به‌صورت تصادفی غیرفعال می‌کنه. ▶️ این باعث می‌شه مدل به چند نورون خاص وابسته نشه و جلوی بیش‌برازش گرفته بشه. 5️⃣ روش Pruning ⬅️ یعنی حذف شاخه‌های ضعیف از درخت تصمیم یا نورون‌های اضافی از شبکه‌ی عصبی. ▶️ وقتی مدل خیلی پیچیده شده، با این روش ساده‌تر و سبک‌ترش می‌کنی. 6️⃣ روش Subsampling ⬅️ هر بار فقط از یه بخش تصادفی از داده‌ها یا ویژگی‌ها استفاده می‌کنه. ▶️ این کار باعث می‌شه مدل عمومی‌تر یاد بگیره و اگه مدل بوستینگ داری، از بیش‌برازش جلوگیری کنه. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

‼️ هنوز با پروژه‌های دم‌دستی اپلای می‌کنی؟ ✅ بذار بگم ۹۹٪ متقاضی‌ها کجا اشتباه می‌کنن. 👩🏻‍💻 یکی هفته‌ی پیش بهم پیام داد: «بالای ۵۰ تا جا اپلای کردم؛ نه جوابی، نه حتی ریجکت!» رزومه‌ش پر بود از همون پروژه‌های تکراری یادگیری ماشین. چت‌باتی که pdf می‌خونه، پیش‌بینی نجات مسافران تایتانیک، مدل تشخیص سکته قلبی و... 🗂 حقیقت تلخ: این پروژه‌ها بد نیستن، ولی تو شلوغی بقیه پروژه‌ها گم می‌شن. چون تقریباً همه دارن همینارو انجام می‌دن. 🚨 چیزی که خیلی‌ها نمی‌دونن: شرکت‌های بزرگ (مثل FAANG) مسئله‌های واقعیِ هوش مصنوعی‌شون رو آنلاین و رایگان می‌ذارن، ولی تقریباً هیچ‌کس سراغشون نمی‌ره. منظورم مسئله‌های واقعی کسب‌وکاره، همونا که روز اول کاری باید حل کنی. ⬅️ نمونه‌ها شرکت‌ها + پروژه‌ها: 1️⃣ آمازون: اتوماسیون تحقیقات پزشکی، پروِ مجازی، پروژه‌های بینایی کامپیوتر برای فروش آنلاین 2️⃣ گوگل: تبلیغات سفر، بات‌های سلامت، پروژه‌های NLP 3️⃣ مایکروسافت: تحلیل‌گر ورزشی با AI، بهینه‌سازی موجودی، یادگیری ماشین بلادرنگ 4️⃣ انویدیا: تحلیل ویدیو، داده‌ی مصنوعی، شبیه‌سازی‌ها 5️⃣ کلاد/آنتروپیک: خلاصه‌ساز حقوقی، بات‌های مسیربندی تیکت 6️⃣ میسترال: کامپلاینس، کشف تقلب، بهینه‌سازی مارکتینگ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ✅ حالا طبق این برنامه پیش برو:👇 1⃣ مطالعه‌های موردی رو دقیق بخون. ✍️ فقط اسکرول نکن؛ بفهم چه مشکلی رو حل می‌کنن و چرا مهمه. 2⃣ داده‌ی واقعی پیدا کن. ✍️ دیتاست‌های مرتبط از Kaggle، Hugging Face یا پورتال‌های باز دولتی/صنعتی. 3⃣ هوشمند بساز، نه کند. ✍️ از Claude و Cursor برای سرعت استفاده کن؛ تمرکزت روی منطق باشه. 4⃣ نشون بده، فقط منتشر نکن. ✍️ یه ویدیوی کوتاه walkthrough ضبط کن، پروژه رو با README تمیز تو گیت‌هاب بذار و تو پورتفولیو برجسته کن. 5⃣ تکرار، بهبود و واقعیت‌سنجی. ✍️ ۲–۳ تا پروژه‌ی قوی بساز، بده افراد باتجربه بررسی کنن، یاد بگیر و بهترش کن. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

ما توی مجموعه آموزشی پرتقال 🍊 از سال ۱۳۹۶ تا امروز، مسیر رشد بیش از ۸۰,۰۰۰ نفر رو ساختیم. از آموزش‌های تخصصی فناوری و IT تا دوره‌های کسب‌وکار، دانشگاهی و مهارت‌های کاربردی هدف ما فقط آموزش نیست؛ ما شما رو آماده‌ی بازار کار و زندگی حرفه‌ای می‌کنیم. 💡 اگر دنبال یادگیری‌ای هستی که واقعاً نتیجه بده، اگه میخوای مهارتت رو به درآمد، مهاجرت یا پیشرفت شغلی تبدیل کنی، جای تو اینجاست. 👇👇👇 https://t.me/+cHJ_AYdwzC4zZDRk https://t.me/+cHJ_AYdwzC4zZDRk همین حالا به جمع پرتقالی‌ها بپیوند 🍊

حقوق برنامه‌نویس‌ها چقدره؟🤔 کوئرا یه نظرسنجی بزرگ طراحی کرده تا با کمک خودِ برنامه‌نویس‌ها به این سؤال‌ها جواب بدیم. تو هم به‌عنوان بخشی از این جامعه، با چند دقیقه وقت گذاشتن می‌تونی اثر بزرگی بذاری. نتایج این نظرسنجی هم باهات به اشتراک گذاشته میشه. https://quera.org/r/tzkj9

👨🏻‍💻 من دو سال از عمرم رو صرف ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی کردم که هیچ‌وقت به مرحله‌ی اجرا نرسیدن! مدل‌هام دقت عالیی داشتن، نوت‌بوک‌هام تمیز و حرفه‌ای بودن، ولی در عمل، هیچ ‌کدوم دیپلوی موفقی نداشتن...! ✅ تا اینکه با مفهوم MLOps آشنا شدم و از اونجا همه‌چی برام عوض شد. ⬅️ اینا ۷ تا کاریه که باعث شد اون آشفته ‌بازار مدل‌هام تبدیل بشه به یه سیستم منظم، پایدار و حرفه‌ای! 1️⃣ همه‌چیز رو ورژن ‌بندی کن (نه فقط کد) ✏️ پیش اومده مدلی بسازی که عالی کار می‌کرد، ولی سه ماه بعد دیگه هیچ‌جور نتونی همونو بازتولید کنی؟ من که تجربه‌اش رو داشتم. 😬 ✅ الان دیگه همه ‌چیزو ورژن می‌کنم: ⭐️ کد با Git ⭐️ داده‌ها با DVC یا LakeFS ⭐️ مدل‌ها با MLflow ⬅️ حالا هر آزمایشی که می‌کنم، بعد از چند ماه هم می‌تونم همونو بازتولید کنم.😉 ➖ ➖ ➖ 2️⃣ از CI برای آموزش مدل‌هات استفاده کن ✏️ بیشتر تیم‌ها فقط برای کد اپلیکیشن CI دارن، در حالی که پایپ‌لاین‌های ML خیلی راحت‌تر می‌تونن خراب بشن (مثلاً با تغییر داده‌ها). ✅ من با GitHub Actions کاری کردم که با هر Pull Request: ⭐️ مدل آموزش داده بشه، ⭐️ ارزیابی انجام بشه، ⭐️ و اگه عملکرد افت کنه، ادغام کد متوقف می‌شه. ⬅️ با همین کار کلی باگ قبل از این‌که به مشکل بخوره، پیدا شد.😎 ➖ ➖ ➖ 3️⃣ هماهنگی بین آموزش و اجرا؛ Feature Store ✏️ یه بار مدل رو با یه مجموعه ویژگی آموزش دادم ولی موقع اجرا مجبور شدم دستی دوباره همون ویژگی‌ها رو بسازم. نتیجه اش این شد که مدلم ترکید! ⬅️ الان از Feast یا یه لایه‌ی Redis استفاده می‌کنم تا تعریف ویژگی‌ها فقط یه‌بار انجام بشه و همه‌جا همون استفاده بشه. ➖ ➖ ➖ 4️⃣ تأیید خودکار مدل‌ها ✏️ قبلاً مدل جدید رو همین ‌جوری چک می‌کردم، می‌گفتم: "به‌نظر خوب میاد". ولی این روش اصلاً مقیاس‌پذیر نیست. الان قانونم اینه:

if new_model.accuracy > prod_model.accuracy + 0.01: promote_model(new_model)

⬅️ یعنی "اگر دقت مدل جدید حداقل ۱٪ بهتر از مدل فعلی باشه، خودش خودکار جایگزین می‌شه." ➖ ➖ ➖ 5️⃣ استفاده از FastAPI و Docker برای اجرا ✏️ قبلاً اسکریپت‌های پایتون خام رو مستقیم می‌فرستادم به تولید و نصف شب باگ می‌خورد. ولی الان همه‌چی کانتینریه: ⭐️ از FastAPI برای endpointها ⭐️ از Docker برای اطمینان از ثبات و پایداری ⭐️ تست لوکال، بعد انتشار جهانی ➖ ➖ ➖ 6️⃣ مانیتورینگ Drift ✏️ مدل از لحظه‌ای که منتشر می‌‌شه، شروع می‌کنه به خراب شدن... باید حواست باشه به: ⭐️ تغییر در داده‌ها Data Drift ⬅️ با ابزارهایی مثل Evidently + Prometheus ⭐️ تغییر در خروجی مدل Prediction Drift ⭐️ افزایش زمان پاسخ (Latency) ⬅️ اگه هر کدوم از اینا از حد مجاز بیشتر شد ⬅️ مدل به‌صورت خودکار دوباره آموزش داده میشه. ➖ ➖ ➖ 7️⃣ رجیستری مدل ≠ پوشه S3 ✏️ مدل‌هاتو مثل من توی فولدرهای تصادفی مثل /models/final_v2_REAL_FINAL.pkl ذخیره نکن. با MLflow همه‌چیز شفافه: ⭐️ ردیابی کامل تغییرات مدل‌ها ⭐️ مقایسه‌ی معیارها ⭐️ کنترل نسخه‌ها ⬅️ هر مدل یه مسیر و سابقه مشخص داره. می‌دونی چی کِی آموزش دیده و چطوری ارتقا پیدا کرده. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

💠 ۵ تا پروژه که حسابی رزومه‌ و پورتفولیوت رو از بقیه متمایز می‌کنه! 👨🏻‍💻 فقط گفتن اینکه «دارم ماشین لرنینگ یاد می‌گیرم» برای پیشرفت و استخدام شدن کافی نیست! باید نشون بدی چی ساختی! با کد، مدل‌ و نتایج واقعی. ⏯️ پیش‌بینی ریزش مشتری 🏷 با داده‌های مشتری، پیش‌بینی کن کی احتمال داره بره. شامل پاک‌سازی داده، مهندسی ویژگی‌ها و تنظیم مدل با XGBoost. 2️⃣ تحلیل واقعی تست A/B 🏷 یه تست شبیه‌سازی یا واقعی اجرا کن، نتایجش رو با t-test یا روش بیزی تحلیل کن و یاد بگیر چطور درست تفسیرش کنی. 3️⃣ پیش‌بینی سری‌های زمانی 🏷 مثلاً پیش‌بینی درآمد با Prophet یا ARIMA. یاد بگیر چطور الگوهای فصلی و روند کلی رو از هم جدا کنی و نتایج رو تصویری مقایسه کنی. 4️⃣ تحلیل احساسات با NLP 🏷 نقدها و کامنت‌ها رو جمع کن، متن‌ها رو تمیز و عددی کن، بعد با مدل‌هایی مثل رگرسیون لجستیک یا BERT تحلیلشون کن. 5️⃣ سیستم پیشنهاد دهنده 🏷 با استفاده از روش‌هایی مثل فیلترینگ مشارکتی یا فیلترینگ مبتنی بر محتوا، سیستم توصیه‌گر بساز که پیشنهادهای شخصی بده. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

✅ بالاخره یه کتاب درست‌ و حسابی پیدا شد که «ریاضیات یادگیری ماشین» رو خیلی ساده و کامل توضیح می‌ده! 👩🏻‍💻 اسم این کتاب "Mathematics of Machine Learning" هست و ترکیب درستی از ریاضی + کدنویسی واقعی با پایتونه و جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، و احتمال رو خیلی کاربردی توضیح داده. 🤔 چرا این کتاب انقدر خاصه؟ ✅ توضیح می‌ده هر مفهوم ریاضی دقیقاً چه کاربردی توی ML داره. ✅ فقط اندازه‌ای تئوری می‌گه که لازم داری، نه اینکه غرقت کنه تو فرمول. ✅ هر فصلش با مثال‌های واقعی از یادگیری ماشین و کد همراهه. ✅ حتی پیاده‌سازی‌هاش با پایتون و NumPy (بالاخره یکی این کارو کرد!). 🏷 موضوعاتی که پوشش داده: 🔷 جبر خطی برای ماتریس‌ها و تجزیه‌ها 🔷 حساب دیفرانسیل برای گرادیان و بهینه‌سازی 🔷 احتمال، توزیع‌ها و قضیه بیز 🔷 ماتریس کلس و بهینه‌سازی با قید 🔷 مثال‌های عملی مثل رگرسیون، SVM و کرنل‌ها ⬅️ صادقانه بگم، اگه این کتابو همون اوایل داشتم، انقدر وقتم صرف یادگیری مباحث ریاضی پشت مدل‌ها و حلقه‌های آموزشی نمی‌شد. 🔔 Mathematics of ML 🔔 Mathematics of ML 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa