DLeX: AI Python

همین الان که Elon Musk در مورد آینده تویتر داره حرف میزنه، شرکتهای بزرگ، سازمانهای جهانی و اینفلوینسرهای خیلی مهم دارند گوش می‌دهند. توینر شاید به جرات بشه گفت که یکی از مهمترین منابع بشری در حال حاضر هستش. @ai_python

‌ ✳️ ‌آموزش رایگان کار با پیش پردازش‌ها در یادگیری ماشین با پایتون (Python) چکیده — امروزه، یادگیری ماشین در اکثر صنایع و کسب و کارها مورد استفاده قرار می گیرد و تصمیمات بسیار تاثیرگذار دنیای امروز بر اساس پردازش ها و نتایج به دست آمده از یادگیری ماشین است. همچنین زبان برنامه نویسی پایتون (Python) با رشد و گسترده تر شدن روزافزون جامعه کاربری اش، بستر بسیار مناسبی جهت فعالیت های یادگیری ماشین را فراهم کرده است. ما در این آموزش قصد داریم تا آموزش کار با پیش پردازش ها در یادگیری ماشین با پایتون (Python) را مورد بحث و بررسی قرار دهیم. 💯 مشاهده ویدئوی آموزش 👇👇 🔗 آموزش کار با پیش پردازش‌ها در یادگیری ماشین با پایتون (Python) — [کلیک کنید] @FaraDars — فرادرس

1. Classification A Machine Learning task which seeks to classify data points into different groups (called targets or class labels) that are pre-determined by the training data. For example, if we have a medical dataset consisting of biological measurements...... (heart rate, body temperature, age, height, weight, etc.) and whether or not a person has a specific disease, we could train a classification model to predict whether or not a person has the disease given just the biological measurements. 2. Regression A supervised learning task that tries to predict a numerical result given a data point. For example, giving the description of a house (location, number of rooms, energy label) and predicting the market price of the house. 3. Underfitting A phenomenon in which a Machine Learning algorithm is not fitted well enough to the training data, resulting in low performance on both the training data and similar but distinct data.3. Underfitting cont. A common example of underfitting occurs when a neural network is not trained long enough or when there is not enough training data. The converse phenomenon is overfitting. 4. Overfitting A phenomenon in which a Machine Learning algorithm is too fitted to the training data, making performance on the training data very high, but performance on similar but distinct data low due to poor generalizability.A common example of overfitting occurs when a neural network is trained for too long. The converse phenomenon is underfitting. 5. Cost function This is what Machine Learning algorithms are trying to minimize to achieve the best performance. It is simply the error the algorithm makes over a given dataset. It is also sometimes referred to as “loss function.” 6. Loss function A (generally continuous) value that is a computation-friendly proxy for the performance metric. It measures the error between values predicted by the model and the true values we want the model to predict.During training, this value is minimized. “Loss function” is sometimes used interchangeably with “cost function,” although the two are differentiated in some contexts. 7. Validation data A subset of data that a model is not trained on but is used during training to verify that the model performs well on distinct data. Validation data is used for hyper parameter tuning in order to avoid over fitting. 8. Neural Network A specific type of Machine Learning algorithm which can be represented graphically as a network, inspired by the way that biological brains work.The network represents many simple mathematical operations (addition, multiplication, etc.) that are combined to produce a complex operation that may perform a complicated task (e.g. identifying cars in an image). 9. Parameter Generally refers to the numbers in a neural network or Machine Learning algorithm that are changed to alter how the model behaves (sometimes also called weights). If a neural network is analogous to a radio, providing the base structure of a system, then parameters are analogous to the knobs on the radio, which are tuned to achieve a specific behavior (like tuning in to a specific frequency). Parameters are not set by the creator of the model, rather, the values are determined by the training process automatically. 10. Hyperparameter A value that takes part in defining the overall structure of a model or behavior of an algorithm. Hyperparameters are not altered by the model training process and are set ahead of time before training. Many potential values for hyperparameters are generally tested to find those that optimize the training process. E.g, in a neural network, the number of layers is a hyperparameter (not altered by training), whereas the values within the layers (“weights”) themselves are parameters (altered by training).If the model is a radio, then a hyperparameter would be the number of knobs on the radio, while the values of these knobs would be parameters. #آموزش ✳️ @AI_Python

Here are 10 common AI terms explained in an easily understandable way. 1. Classification 2. Regression 3. Underfitting 4. Overfitting 5. Cost function 6. Loss function 7. Validation data 8. Neural Network 9. Parameter 10. Hyperparameter #آموزش ✳️ @AI_Python

رابط کاربری مثل جوکه، اگه مجبور هستی توضیحش بدی یعنی آنقدرها هم خوب نیست! @ai_python

⭕️دوره جامع دیتاساینتیست Data Scientist ⏰ 92 ساعت آموزش ✅ارائه مدرک قابل ترجمه ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️مشاوره وثبت نام ۰۲۱-۶۷۶۴۱۹۹۹ 📲تلگرام و واتساپ 09222477250 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ جزئیات دوره آنلاین دانشمند داده ↙️ http://link.jsharif.com/public/3w364 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔷با کانال ما در تلگرام همراه باشید🔷 https://t.me/joinchat/AAAAAD6fyUw0AYXKLGbkow

Machine Learning Explainability Workshop I Stanford https://youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPh6wa6PGcHH6vMG9sEIPxL #منابع #فیلم #یادگیری_ماشین #آموزش_کلاسی ✳️ @AI_Python

https://www.e-estekhdam.com/k9yb6x-%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85-%D8%A8%D8%B1%D9%86%D8%A7%D9%85%D9%87-%D9%86%D9%88%DB%8C%D8%B3-flutter-%D8%AF%D8%B1-%D8%B4%D8%B1%DA%A9%D8%AA-%D8%A7%DB%8C%D8%AF%D9%87-%D9%BE%D8%B1%D8%AF @ai_python

⭕دوره جامع یادگیری عمیق Deep learning با ماشین لرنینگ ⏳ در ۴۰ساعت ✅همراه با مدرک معتبر و قابل ترجمه ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️ مشاوره و ثبت نام 021-67641999 📲تلگرام و واتساپ ۰۹۲۲۲۴۷۷۲۵۰ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه نمایید↙️ http://link.jsharif.com/public/1qqdm ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔷با کانال ما در تلگرام همراه باشید ↙️ https://t.me/joinchat/AAAAAD6fyUw0AYXKLGbkow

📌 متخصص شدن کار سختی نیست. فقط نیاز به منابع معتبر و کمی زمان دارید. 🔺در این لیست تمام‌ منابع مورد نیاز برای متخصص IT در دسترس شماست.

🗂 لیستی از برترین کانالهای آموزشی حوزه کامپیوتر و فناوری دسترسی به جدیدترین آموزشهای تخصصی برنامه نویسی و علوم کامپیوتر ▬▬▬▬▬▬▬▬ 🗂آموزش تخصصی برنامه نویسی برای همه ؛ @Azad_Developers 🗂آموزش 0تا100 تولید محتوا با گوشی ؛ @ZangeDanesh 🗂مرجع آموزش دورزدن فیلترینگ ؛ @PcAndMob 🗂فیلم آموزش هوش مصنوعی ؛ @AI_PYTHON 🗂آموزش‌ تخصصی هک و امنیت (Pentest/Bugbounty) ؛ @VIP_SECURITY 🗂آموزش رایگان صفر تا صد برنامه نویسی متلب ؛ @MATLABonline 🗂آموزش برنامه نویسی ؛ @HeiltonProgramming 🗂بهترین آموزش های رایگان برنامه نویسی ؛ @teachify 🗂برنامه‌نویسان دانشگاه تهران ؛ @OxinCode 🗂دسترسی به جدیدترین منابع هوش مصنوعی دنیا ؛ @MrArtificialintelligence 🗂آموزش برنامه‌نویسی پایــتــون و هوش مصنوعی ؛ @Koolac_Org 🗂آموزش هوش مصنوعی و برنامه نویسی ؛ @BigDataSchool 🗂انجام تمرین، پروژه، شبیه سازی و پایاننامه ؛ @expertOnline 🗂دانشجویان ارشد و دکترا ؛ @ComputerResearch 🗂پردازش تصویر | شبکه عصبی | هوش مصنوعی ؛ @Digital_Image_Processing 🗂کتاب های تخصصی برنامه نویسی 2022 ؛ @Programming4all_0to100 🗂آموزش برنامه نویسی از پایه تا حرفه ای ؛ @Computerr_Programming 🗂اخبار IT, گجت ها، گیمینگ و موبایل ؛ @lioncomputer 🗂کتاب سفارش بده، رایگان دانلود کن (۲۰۲۲/تخصصی) ؛ @ebookONLINE 🗂مجله مجازی هوش مصنوعی ؛ @HomeAI 🗂آموزش ترفندهای ناب کامپیوتر ؛ @Kaliboys 🗂هوش مصنوعی | یادگیری ماشین | علم داده ؛ @Ai_Tv 🗂آموزش حرفه ای برنامه نویسی و کامپیوتر ؛ @maghalecomputer ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🌟از‌این منابع آموزشی ارزشمند استفاده کنید 🌟 🔺توصیه می کنیم در تمام کانال های این لیست عضو شوید

آموزش های شبکه عصبی با Andrej Karpathy https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZ #منابع #فیلم #شبکه_عصبی #آموزش_کلاسی ✳️ @AI_Python

اگه به برنامه‌نویسی علاقه داری و میشه روی همت و پشت‌کارت حساب کرد، در استعدادسنجی ما شرکت کن و استعدادت رو برای ورود به دنیای برنامه‌نویسی محک بزن! 📝 شرکت در آزمون و دورۀ آماده‌سازی رایگان و یا برای کسب اطلاعات بیشتر کافیه به آی‌دی ما پیام بدی! 🔽‌‌‌‌ 🆔 @MaktabSharif_Admin ▪️▫️▪️▫️▪️▫️▪️▫️▪️▫️ 🌐 وبسایت |📱کانال تلگرام | 📲 اینستاگرام 💻 #استخدام_با_طعم_آموزش

یه وقتایی که کم انرژی میشم اخبار بد این روزها حالم رو میگیرم اخبار فیک مشغلوم میکنه میرم اینجا توی تیک‌تاک یه سری میزنم و این آمار انرژیم رو چند برابر میکنه 🖤🖤🖤🖤🖤

🔴 دوستانی که علاقه مند به دوره های نرم افزاری و برنامه نویسی هستند فرصت را از دست ندهید⏰ ❌تا 20 درصد تخفیف😱 آنلاین 💥 حضوری💥پکیج (روی اسم دوره ها کلیک کنید)👇 🌸زبان برنامه نویسی c++ 🌸زبان برنامه نویسی Python 🌸علم داده با Python 🌸پردازش تصویر در MATLAB 🌸دوره شبکه عصبی MATLAB 🌸دوره Network+ 🌸سیمولینک با MATLAB 🌸شبیه سازی مدارات الکتریکی با MATLAB 🌸پردازش سیگنال دیجیتال با MATLAB 🌸 پایگاه داده MY SQL 🌸هوش تجاری 🌸دیجیتال مارکتینگ 🌸بهترین جایگاه در گوگل با سئو 🌸 طراحی سایت با HTML,CSS,JAVASCRIPT مشاوره و ثبت نام: 👨‍💼@ParsPajouhaanCEE 🌐 store.parspajouhaan.com/electrical-and-computer-engineering ☎️66432054-77678952(108) اعلام تخفیفات در: ✅ instagram.com/parspajouhaan_co 🔰کانال آموزشی: 🆔@ParsPajouhaan_CEE

کتاب رایگان Computer Vision "Computer Vision: Algorithms and Applications" by Richard Szeliski. Read it on the author's website: https://szeliski.org/Book/ #کتاب #بینایی_کامپیوتر #منابع ✳️ @AI_Python

✳️ ‌آموزش رایگان خواندن و نوشتن فایل‌ها در پایتون چکیده — پایتون (Python)، یک زبان قدرتمند، سطح بالا و بسیار محبوب برنامه نویسی است. این زبان در سال ۲۰۱۹ همواره در بین سه زبان محبوب برنامه نویسی قرار دارد. این زبان قدرتمند برنامه نویسی در زمینه های مختلفی چون: توسعه وب، توسعه نرم افزار، ریاضیات، System Scripting و... مورد استفاده قرار می گیرد. ما در این آموزش قصد داریم تا خواندن و نوشتن فایل ها در پایتون را مورد بحث و بررسی قرار دهیم. 💯 مشاهده ویدئوی آموزش 👇👇 🔗 آموزش خواندن و نوشتن فایل ها در پایتون — [کلیک کنید] @FaraDars — فرادرس

آپدیت جدید تلگرام نکات جالبی داره

آگهی #استخدام