Machine Learning | یادگیری ماشین

Відкрити в Telegram

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

Сітка:Data Science | علم داده Іран10 020 Технології та додатки4 002...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning | یادگیری ماشین

Канал Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 34 075 підписників, посідаючи 4 002 місце в категорії Технології та додатки та 10 020 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 34 075 підписників.

За останніми даними від 23 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -239, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.07%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.41% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 089 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 502 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 🆔 @DataScienceir_Adv”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 24 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

34 075

Підписники

+124 години

-497 днів

-23930 день

3 089

Перегляди допису

~ 1 50224 години

~ 1 87648 годин

9.07%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

34 081

📊 آمار؛ پایه و اساس یادگیری ماشین! 👨🏻‍💻 بدون آمار واقعا تو حوزه یاد گیری ماشین راه به جایی نمی‌برین! تقریباً همه مراحل از شناخت داده تا ساخت و ارزیابی مدل‌ها، روی دوش آمار انجام می‌شه. ✏️ بدون درک خوب از آمار، ساختن، ارزیابی و تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین واقعا سخته. آمار رو جدی بگیرین تا مدل‌هایی که می‌سازین، قابل اعتماد و دقیق باشن! این راهنما، ساده و مرحله‌به‌مرحله، این نکات رو بهتون یاد می‌ده و تو این مسیر همراهیتون می‌کنه! 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 081

اگه با مفاهیم پایتون آشنایی داری، الان وقتشه پردازش تصویر رو یاد بگیری! از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی فقط ۲۴ ساعت فرصت داری دوره پردازش تصویر کوئراکالج رو با ۴۰ درصد تخفیف اونم به صورت قسطی ثبت‌نام کنی!

34 081

📂 یه پروژه واقعی بهتر از صدتا تمرین دم‌دستیه! 👨🏻‍💻 چندتا نوت‌بوک حل تمرین و دیتاست الکی، هیچ‌وقت جای یه پروژه واقعی رو نمی‌گیره! با یه پروژه واقعی، هم مهارت حرفه‌ای به‌دست میاری، هم می‌تونی تاثیرش رو ببینی. ✍️ مثلاً این پروژه پیش‌بینی مصرف انرژی در نیویورک رو ببین: 🖥 کل سیستم با یه معماری قابل استفاده در دنیای واقعی طراحی شده؛ از جمع‌آوری داده‌های خام برق و هواشناسی، تبدیلش به فیچرهای قابل استفاده، آموزش مدل ML، ذخیره توی مدل رجیستری و در نهایت پیش‌بینی مصرف هر ساعت. ◀️ خروجی مدل رو هم راحت توی یه اپلیکیشن Streamlit و داشبورد مانیتورینگ می‌بینی — همه چی آماده برای استفاده شرکت‌های برق، برای بهینه کردن مصرف و کاهش هزینه‌ها. 🌫 مهم‌ترین نکته‌ها این پروژه: ✅ کل فرایند اتوماته، از دریافت داده تا پیش‌بینی ✅ فیچر استور و مدل رجیستری داره ✅ پیش‌بینی به صورت بچ روی ساعات مختلف ✅ داشبورد تعاملی و قابل فهم ┌ 🥵 Electricity Demand Predictor └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 081

✅ ۳۰ مفهوم یادگیری ماشین که هر مهندس ML باید بدونه! 🖥 معرفی یادگیری ماشین با روش عملی 🖥 یادگیری ماشین چیه و از کجا اومده؟ 🖥 مدل‌های مختلف یادگیری ماشین 🖥 مراحل هر پروژه یادگیری ماشین 🖥 نصب پایتون و VSCode + اجرای اولین کدت 🖥 آشنایی با طبقه‌بندی کننده‌ها (قسمت اول) 🖥 ادامه مبحث طبقه‌بندی کننده‌ها (قسمت دوم) 🖥 آشنایی با نوت‌بوک، Numpy و scikit-learn 🖥 اجرای الگوریتم دسته‌بندی ساده با پایتون 🖥 پرسپترون؛ یکی از اولین مدل‌های ML 🖥 پیاده‌سازی پرسپترون با کد 🖥 مبانی تئوری مدل پرسپترون 🖥 نقش ویژگی‌ها در یادگیری ماشین 🖥 وان-هات انکودینگ چیه؟ 🖥 رگرسیون لجستیک (قسمت اول) 🖥 آشنایی با تابع خطای کراس‌انتروپی 🖥 گرادیان دیسنت چطوری کار می‌کنه؟ 🖥 رگرسیون لجستیک از صفر با پایتون 🖥 آشنایی با مفهومی به اسم رگولاریزیشن 🖥 پیاده‌سازی رگولاریزیشن در پایتون 🖥 مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی 🖥 پیاده‌سازی قدم‌به‌قدم روش OLS 🖥 رگرسیون Ridge به زبان ساده 🖥 جمع‌بندی رگرسیون برای مصاحبه 🖥 ساختار شبکه‌های عصبی تو ۳۰ دقیقه 🖥 مفهوم بک‌پراپگیشن تو شبکه عصبی 🖥 تابع‌های فعال‌سازی چیه و چه کاربردی دارن؟ 🖥 مومنتوم تو گرادیان دیسنت یعنی چی؟ 🖥 آموزش عملی شبکه عصبی با پایتون 🖥 مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 081

🔥🚀 با یادگیری ماشین، آینده را کدنویسی کن! 🤖💡 آیا می‌خواهید به دنیای هوش مصنوعی ورود کنید و با داده‌ها معجزه کنید؟ ✨📊 دوره یادگیری ماشین با پایتون فرصتی استثنایی برای یادگیری از صفر تا پیشرفته! 🎯 چرا این دوره؟ ✅ یادگیری عمیق و کاربردی با پروژه‌های واقعی 🛠️ ✅ از مفاهیم پایه تا مدل‌های پیشرفته 🤓 ✅ مناسب برای ورود به بازار کار علوم داده و AI 💼 ⏳ فرصت رو از دست نده! همین الان ثبت‌نام کن! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید↙️ https://B2n.ir/z73050 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️مشاوره و ثبت نام 02167641999 📲مشاوره تلگرام 09222477250 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

34 081

💠 راهنمای «مفاهیم یادگیری ماشین» 👨🏻‍💻 بین تمام منابع پراکنده حوزه یادگیری ماشین، این کتاب جامع و ساختارمند رو پیدا کردم که از پایه تا پیشرفته‌ی یادگیری ماشین رو به زبون ساده توضیح داده بود. 🥵 از الگوریتم‌های پایه‌ تا تکنیک‌های پیشرفته، با مثال‌های واقعی و کدهای کاربردی. این کتاب مثل یه نقشه راه منظم برای یادگیری ماشین لرنینگه. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 081

🔴 10 تا از پرکاربردترین‌ها توابع زیان در ML 👨🏻‍💻 وقتی می‌خوای مدلت رو آموزش بدی، انتخاب درست تابع زیان از نون شب هم واجب‌تره! ✅ بسته به اینکه مدل رگرسیون باشه یا طبقه‌بندی، باید بدونی کدوم تابع برات بهتر جواب می‌ده. 📂 مدل رگرسیون 🔢 خطای بایاس میانگین ⬅️ میانگین خطای مدل رو نشون می‌ده اما خیلی استفاده نمی‌شه چون خطای مثبت و منفی همدیگه رو خنثی می‌کنن. 🔢 میانگین قدرمطلق خطا ⬅️ میانگین اختلاف مطلق بین پیش‌بینی و مقدار واقعی. برای مدل‌هایی خوبه که می‌خوای همه خطاها رو یکسان ببینی. 🔢 میانگین مربعات خطا ⬅️ خطاهای بزرگ‌تر رو شدیدتر جریمه می‌کنه؛ واسه مدل‌هایی که Outlier داری یکم حساسه. 🔢 ریشه میانگین مربعات خطا ⬅️ مثل MSEئه، ولی تهش رادیکال می‌گیری، واحدش می‌شه مثل مقدار واقعی y. 🔢 تابع هابر ⬅️ ترکیبی از MAE و MSEئه. برای خطاهای کوچیک MSE، برای خطاهای بزرگ MAE. ولی یه پارامتر اضافه داره (دلتا). 🔢 تابع زیان لاگ-کاش ⬅️ جایگزین بدون پارامتر برای هابر. گرچه یه کم سنگین‌تره محاسباتش. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📂 مدل طبقه‌بندی 1⃣ زیان متقاطع دودویی ⬅️ برای مدل‌های دوتایی. تفاوت بین برچسب واقعی و احتمال پیش‌بینی‌شده رو با لگاریتم حساب می‌کنه. 🔢 تابع زیان هینج ⬅️ مخصوص SVMهاست. حتی اگه پیش‌بینی درست باشه ولی با اطمینان پایین، باز هم جریمه می‌شه. 🔢 زیان متقاطع چندکلاسه ⬅️ نسخه‌ی چندکلاسه‌ی BCE. مرسوم‌ترین تابع برای طبقه‌بندی. 🔢 واگرایی کولبک-لایبلر ⬅️ وقتی می‌خوای یه توزیع رو با یه توزیع دیگه تقریب بزنی. تو کلاسه‌بندی معمولی، همون کراس‌انتروپیه، ولی تو مدل‌های فشرده‌سازی یا t-SNE کاربرد داره. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 081

Repost from N/a

🚀 فرصت تکرار نشدنی — ۷۵⁒ تخفیف روی تمام آموزش‌های فرادرس ✔️ برای دریافت آموزش‌های هر دسته‌بندی، روی عنوان مورد نظر خود کلیک کنید:👇 ⚡️ مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین ⚡️ پردازش تصویر و بینایی ماشین با پایتون ⚡️ مجموعه آموزش Power BI ⚡️ تحلیل بازارهای مالی با هوش مصنوعی و پایتون ⚡️ مجموعه آموزش چت با هوش مصنوعی 🔗 صفحه تخفیف و سایر آموزش‌ها [+] 🎁 کد تخفیف ۷۵ درصدی: EYD75 🔄 FaraDars - فرادرس

34 081

🪨 این‌بار به مقصد می‌رسه! چون اینبار ما کنارتیم🧡 🟠 شروع ثبت‌نام جدید دوره‌‌های برنامه‌نویسی، داده و هوش مصنوعی دانشکار 🔶 ۲۵٪ تخفیف ثبت‌نام زودهنگام! 🔸شروع مسیر یادگیری و استخدام: 👇👇 https://dnkr.ir/6rJ9j https://dnkr.ir/6rJ9j

34 081

🟢 ۶ دوره‌ی رایگان یادگیری ماشین MIT 👨🏻‍💻 اگه دنبال منابع درست‌ و حسابی و رایگان برای یادگیری ماشین لرنینگ (و البته ریاضیات پایه‌اش) هستین، دانشگاه MIT یه مجموعه بی‌نظیر از دوره‌ها ارائه داده که خیلی‌ها تو مسیر حرفه‌ای‌شون ازش استفاده کردن. ⏯️ یادگیری ماشین مقدماتی ⬅️ لینک 2️⃣ مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق ⬅️ لینک 3️⃣ هوش مصنوعی ⬅️ لینک 4️⃣ جبر خطی ⬅️ لینک 5️⃣ محاسبات ماتریسی برای ML ⬅️ لینک 6️⃣ مبانی آمار و احتمال ⬅️ لینک 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 081

✅ پروژه یادگیری ماشین من 5️⃣ پیش‌بینی نتایج بازی‌های NBA 👨🏻‍💻 تو این پروژه، سعی کردم عشق به بسکتبال رو با یادگیری ماشین ترکیب کنم! با استفاده از داده‌های بازی‌های NBA و مدل رگسیون Ridge، یه مدل پیش‌بینی ساختم که نتیجه بازی‌ها رو تا حدودی پیش‌بینی می‌کنه. ✍️ از مدل Ridge برای پیش‌بینی استفاده کردم و با روش بک‌تستینگ دقتشو سنجیدم. ✅ نتیجه؟ دقت مدل حدود ۶۳٪ شد! 📣 از دیتاست و کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در لینک‌ زیر موجوده.👇 ┌ 🏀 Predicting NBA Games └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 081

Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران

⭕️⭕️ به‌دلیل استقبال گسترده و بی نظیر شما از دوره ۳۵ و پر شدن سریع ظرفیت، دوره سی‌وششم علم داده و هوش مصنوعی دانشگاه تهران با همکاری Tehran Data برای آخرین‌بار و بدون افزایش شهریه در همان تاریخ ۵ اردیبهشت برگزار خواهد شد. 🥇بیش از ۳۵ دوره موفق و هزاران فارغ‌التحصیل حرفه‌ای💯 ⚡️🔣تخفیف زودهنگام فقط برای ۱۰ نفر اول (ظرفیت محدود، اولویت با کسانی که سریع‌تر اقدام کنند) ⭐ مزایای برجسته دوره: 🟢 آموزش عمیق و کاربردی در حوزه Data Science، ML و AI در سطح استاندارد جهانی 🟣 ساخت رزومه پروژه‌محور و قابل ارائه به بازار کار 🟠 تدریس توسط منتورها و اساتید دانشگاه تهران و متخصصان صنعت 🔵 پشتیبانی آموزشی، مشاوره شغلی و ارائه گواهینه معتبر دوزبانه دانشگاه تهران 🟡 دسترسی به شبکه فارغ‌التحصیلان فعال در حوزه داده ❌اگه از ثبت‌نام در دوره ۳۵ با تعرفه سال گذشته جا ماندید، این فرصت رو از دست ندهید‼️ https://tehrandata.org/courses/datascience 🧨 حالا نوبت شماست که مسیر آینده‌تون رو هوشمندانه انتخاب کنید🚀 📞 تماس با ما: 09377516759 09357516755 #علم_داده #هوش_مصنوعی #دوره_جامع #دانشگاه_تهران #فرصت_طلایی #تهران_دیتا 💬 Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website | 💬 admin 1 | 💬 admin 2

34 081

Repost from هشتگ‌ تبلیغ تخصصی

💎 بوت کمپ تخصصی علم داده با مدرک دو زبانه ــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ⁉️ چرا این دوره: ✔️ مدرک دو زبانه از سازمان پژوهش های علمی و صنعتی ایران ✔️استرداد حداقل 50درصد و حداکثر 100درصد از شهریه ثبت نامی ✔️ انجام، مینی پروژه های کلاسی و ۵ پروژه مستقل و یک پروژه جامع در طول دوره . ✔️ پشتیبانی علمی ۲۴ ساعته ــــــــــــــــــــــــــــــــــــ 💥 مزایای مشاوره فردی و تخصصی آن آکادمی 🟠 تحلیل و بررسی نیازهای شما بر اساس اهداف پژوهشی یا شغلی به صورت فردی 🟠 تعیین مسیر یادگیری مناسب شما 🟠 ارائه برنامه ریزی دقیق و اختصاصی مسیر موفقیت 🟠 راهنمایی و مشاوره جهت ساخت اکانت و رزومه قوی در گیت هاب و کگل 🟠 دریافت مشاوره تخصصی از بهترین مدرسین حوزه هوش مصنوعی ــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ⁉️ مخاطبین این دوره چه کسانی هستند؟ ➖ دانشجویان و فارغ التحصیلان تحصیلات تکمیلی رشته‌های فنی مهندسی، مدیریت و رشته‌های علوم پایه ➖ اعضای تیم داده و هوش تجاری شاغل در استارتاپ‌ها، سازمان‌ها و کسب‌وکارها ➖ علاقمندان به حوزه علم داده، یادگیری ماشین و داده‌ کاوی ➖ دانشجویانی که قصد نوشتن پایان نامه در این حوزه را دارند ➖ افرادی که قصد مهاجرت کاری یا تحصیلی دارند ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ 🚨 جهت دریافت مشاوره رایگان و اطلاعات تکمیلی؛ از طریق لینک زیر اقدام نمایید ⏳ httb.ir/AaIYs ⬅️ ـــــــــــــــــــــــــــــــــــ 02188905269 02191096546 @onacademy

34 081

Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران

💣 ۱۵ نفر از ۲۱ نفر در کل کشور‼️ جالب است بدانید که از میان تنها ۲۱ دارنده گواهینامه بین‌المللی CBDA در کشور، ۱۵ نفر از دانش‌پذیران دوره‌های تهران‌دیتا بوده‌اند. این آمار، گویای کیفیت بی‌نظیر مسیر آموزشی ماست👍 🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷 اگر به تحلیل داده‌های کسب‌وکار علاقه‌مند هستید و به دنبال یک گواهینامه معتبر بین‌المللی می‌باشید، این فرصت مخصوص شماست!

🚗 یک مسیر حرفه ای برای تبدیل شدن به تحلیل گر داده‌های کسب‌و‌کار👌

👨‍🏫 از آموزش تا آزمون🧑‍💻 😀 با مدرک دو زبانه از دانشگاه تهران 🆘 پشتیبانی کامل تا روز دریافت گواهینامه CBDA تاریخ شروع دوره: ۲۸ فروردین ماه ۱۴۰۴ زمان برگزاری: پنج‌شنبه‌ها، ساعت ۱۳ الی ۱۷ ❌ تنها ۴ نفر تا تکمیل ظرفیت فرصت باقیست❌ 🟠🩵🛍 تخفیف ویژه ثبت نام ➕امکان پرداخت اقساطی متناسب با بودجه شما 👍برای دریافت اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام، به سایت ما مراجعه نمایید یا با ما تماس بگیرید.ℹ️ ➡️ https://tehrandata.org/courses/babok/ 📞 09377516835 🔝🔝 همین حالا اقدام کنید و وارد دنیای حرفه‌ای‌ها شوید✅ ✈️ Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 🌐 Instagram | 🌐 website| 💬 admin

34 081

Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران

🚗 یک مسیر حرفه ای برای تبدیل شدن به تحلیل گر داده‌های کسب‌و‌کار👌

34 081

🤔 روش‌های رایج regularization توی 7 مدل پرکاربرد یادگیری ماشین 👨🏻‍💻 اگه مدل‌هات بیش‌برازش می‌شن یا دقت خوبی روی داده واقعی ندارن، شاید وقتشه یه نگاه جدی به regularization بندازی! ✏️ یه جورایی مثل ترمزیه که نمی‌ذاره مدل زیادی یاد بگیره و فقط داده‌ی آموزش رو حفظ کنه. 1️⃣ الگوریتم رگرسیون خطی ✅ روش L1 (LASSO): وزن‌ها رو صفر می‌کنه و مدل ساده‌تر می‌شه. ✅ روش L2 (Ridge): وزن‌ها رو کوچک می‌کنه ولی صفر نمی‌کنه. ✅ روش Elastic Net: ترکیب L1 و L2 برای تعادل بهتر بین سادگی و پیچیدگی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ الگوریتم رگرسیون لجستیک ✅ روش L1 و L2: مشابه رگرسیون خطی به کار می‌رن. ✅ روش Elastic Net: ترکیبی از L1 و L2 برای تفکیک بهتر. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ الگوریتم تقویت گرادیان ✅ روش L1، L2: پیچیدگی مدل رو کاهش می‌ده. ✅ پارامتر Tree Depth و Shrinkage: کوچیک‌تر تنظیم بشن تا از بیش‌برازش جلوگیری بشه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4️⃣ الگوریتم جنگل تصادفی ✅ تعداد درخت‌ها و عمق درخت‌ها: می‌تونن ثبات بیشتر ایجاد کنن ولی ممکنه پیچیدگی زیاد بشه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 5️⃣ شبکه‌های عصبی ✅ روش L1 و L2: تنظیم وزن‌ها برای جلوگیری از پیچیدگی. ✅ روش Dropout: حذف تصادفی نورون‌ها برای جلوگیری از Overfitting. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 6️⃣ الگوریتم ماشین بردار پشتیبان ✅ روش L1: سادگی بیشتر. ✅ روش L2: انعطاف بیشتر. ✅ پارامتر C-Parameter: بیشتر = دقت بالاتر ولی احتمال پیچیدگی بیشتر. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 7️⃣ الگوریتم k-نزدیک‌ترین همسایگی ✅ پارامتر k (# از همسایه‌ها): زیاد باشه = پیش‌بینی نرم‌تر. ✅ پارامتر k (# از همسایه‌ها): زیاد باشه = انعطاف بیشتر ولی خطر پیچیدگی. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 081

🤔 روش‌های رایج regularization توی 7 مدل پرکاربرد یادگیری ماشین 👨🏻‍💻 اگه مدل‌هات بیش‌برازش می‌شن یا دقت خوبی روی داده واقعی ندارن، شاید وقتشه یه نگاه جدی به regularization بندازی! ✏️ یه جورایی مثل ترمزیه که نمی‌ذاره مدل زیادی یاد بگیره و فقط داده‌ی آموزش رو حفظ کنه. 1️⃣ الگوریتم رگرسیون خطی ✅ روش L1 (LASSO): وزن‌ها رو صفر می‌کنه و مدل ساده‌تر می‌شه. ✅ روش L2 (Ridge): وزن‌ها رو کوچک می‌کنه ولی صفر نمی‌کنه. ✅ روش Elastic Net: ترکیب L1 و L2 برای تعادل بهتر بین سادگی و پیچیدگی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ الگوریتم رگرسیون لجستیک ✅ روش L1 و L2: مشابه رگرسیون خطی به کار می‌رن. ✅ روش Elastic Net: ترکیبی از L1 و L2 برای تفکیک بهتر. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ الگوریتم تقویت گرادیان ✅ روش L1، L2: پیچیدگی مدل رو کاهش می‌ده. ✅ پارامتر Tree Depth و Shrinkage: کوچیک‌تر تنظیم بشن تا از بیش‌برازش جلوگیری بشه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4️⃣ الگوریتم جنگل تصادفی ✅ تعداد درخت‌ها و عمق درخت‌ها: می‌تونن ثبات بیشتر ایجاد کنن ولی ممکنه پیچیدگی زیاد بشه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 5️⃣ شبکه‌های عصبی ✅ روش L1 و L2: تنظیم وزن‌ها برای جلوگیری از پیچیدگی. ✅ روش Dropout: حذف تصادفی نورون‌ها برای جلوگیری از Overfitting. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 6️⃣ الگوریتم ماشین بردار پشتیبان ✅ روش L1: سادگی بیشتر. ✅ روش L2: انعطاف بیشتر. ✅ پارامتر C-Parameter: بیشتر = دقت بالاتر ولی احتمال پیچیدگی بیشتر. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 7️⃣ الگوریتم k-نزدیک‌ترین همسایگی ✅ پارامتر k (# از همسایه‌ها): زیاد باشه = پیش‌بینی نرم‌تر. ✅ پارامتر k (# از همسایه‌ها): زیاد باشه = انعطاف بیشتر ولی خطر پیچیدگی. 🌐 #هوش_تجاری #تحلیل_داده #PowerBI ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📈 تحلیلگر داده شوید : 📈 @PowerBI_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📈 @PowerBI_fa

34 081

🚀 با علم داده، آینده را پیش‌بینی کن! 🔥📊 🔎 آیا می‌دانستی ۸۰٪ تصمیم‌های موفق کسب‌وکارها بر پایه تحلیل داده‌ها گرفته می‌شود؟ اگر می‌خواهی در دنیای امروز پیشرو باشی، علم داده مهارتی است که نباید از دست بدهی! 🎯💡 💻 در دوره جامع علوم داده یاد می‌گیری: ✅ تحلیل و پردازش داده‌ها از صفر تا پیشرفته 📊 ✅ برنامه‌نویسی پایتون مخصوص علم داده 🐍 ✅ یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای پیش‌بینی‌های دقیق 🤖 ✅ کار با پایگاه‌های داده و کلان‌داده برای پروژه‌های واقعی 🗂️ 📢 فرصت رشدت همین حالاست! 🌐 برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام، به لینک زیر مراجعه کنید: https://B2n.ir/hw2891 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔶 کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره: 📱 تلگرام: 09222477250 ☎️ تماس: 02167641999 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

34 081

⚡️ زمان دیپلوی مدلت رو از چند روز به چند دقیقه برسون! 👨🏻‍💻 اگه تا حالا مدل ML ساختی، احتمالاً یه بار تو این وضعیت بودی: مدل رو تمرین دادی ولی هفته‌ها درگیر GPU، زیرساخت، دیپلوی و هزارجور کانفیگ شدی. فقط برای این‌که یه مدل ساده رو بالا بیاری. 😫 💬 اگه تو این مرحله‌ از کارت موندی، یه راه ساده و سریع برای دیپلوی مدل‌هات، ابزار Inferlessئه که قضیه رو خیلی راحت کرده: ✅ بدون نیاز به مدیریت زیرساخت. ✅ دیپلوی مدل فقط در چند دقیقه. ✅ مقیاس‌پذیری خودکار. ❓ این ابزار چطوری کار می‌کنه؟ 1⃣ مدل‌تو از Hugging Face ،Git یا حتی AWS/GCP بیار. 🔢 یه کلیک برای اتواسکیل. 🔢 و همه‌چی بدون دردسر روی زیرساخت SOC-2. ┌ 🛹 Inferless └ 🌐 Website 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 081

✏️ جزوه «رگرسیون لجستیک» 👨🏻‍💻 تا حالا برات سوال شده که الگوریتم‌ها چطور پیش‌بینی می‌کنن که یه نفر روی "Buy Now" کلیک می‌کنه یا نه؟ پشت خیلی از این پیش‌بینی‌ها با یه الگوریتم ساده ولی قدرتمنده: رگرسیون لجستیک. 🥵 این الگوریتم تو خیلی از کارهای واقعی استفاده می‌شه: از پیش‌بینی ریزش مشتری گرفته تا تشخیص تقلب و حتی تصمیم‌های پزشکی. ✅ نکته جالبش اینه که برخلاف اسمش، کارش پیش‌بینی عدد نیست! تصمیم‌گیری دوتایی می‌کنه: بخره یا نخره؟ بمونه یا بره؟ تقلب هست یا نه؟ 🎯 تو این جزوه کوتاه و کاربردی، خیلی ساده توضیح داده چطور کار می‌کنه و چرا هنوزم یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشینه.👌 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa