Machine Learning | یادگیری ماشین
Kanalga Telegram’da o‘tish
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Machine Learning | یادگیری ماشین analitikasi
Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 33 976 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 960-o'rinni va Eron mintaqasida 10 063-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 33 976 obunachiga ega bo‘ldi.
11 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -179 ga, so‘nggi 24 soatda esa 3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.86% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.04% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 671 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 373 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 5 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 12 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
33 976
Obunachilar
+324 soatlar
-457 kunlar
-17930 kunlar
Postlar arxiv
🔴 800 پروژه ML در دنیای واقعی
📂 اوپن سورس + تشریح کامل👌🏼
👨🏻💻 یه روش عالی برای یادگیری و تسلط به مباحث تئوری یادگیری ماشین، اینه که از تجربیات دیگران در پروژههای واقعی الهام بگیریم تا بتونیم پروژههای خودمون رو به بهترین شکل ممکن انجام بدیم.💯
✅ فایل بالا شامل 800 پروژه یادگیری ماشین در دنیای واقعیه، که به شما کمک میکنه اگه به تازگی شروع به یادگیری مباحث ماشین لرنینگ کردین، با استفاده از تجربیات بقیه، پروژههاتون رو با بهترین کیفیت ممکن انجام بدین.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🎯 بهترین دیتاست های یادگیری ماشین
🗂 دیتاستهای استاندارد و تمیز ML
👨🏻💻 با یه سرچ ساده تو اینترنت میشه فهمید که دیتاستهای فراوانی برای استفاده در فرآیند یادگیری ماشین در دسترسه. به همین دلیل، ممکنه در تشخیص و انتخاب دیتاست مناسب برای یک پروژه دچار سردرگمی بشیم.
✅ من سعی کردم بهترین و مناسب ترین دیتاست های موجود رو در یه فایل PDF جمع آوری کنم. این دیتاستها استانداردن، بهسرعت قابل دانلود و با مدلها سازگارند، نامرتب نیستن و نیاز به پاکسازی ندارن.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
👨🏻💻 اگه بخوام دورههای خوب و رایگان NLP موجود در اینترنت رو معرفی کنم قطعا این سه دوره بینشون هست.
۱) دوره NLP دانشگاه تگزاس
۲) دوره پیشرفته NLP دانشگاه ماساچوست
۳) دوره NLP با یادگیری عمیق دانشگاه استفورد
✅ این دورهها علاوه بر لکچرها، ویدیوها و تکالیف، مجموعه گسترده ای از مباحث یادگیری ماشین، اصول و مبانی NLP، مدلها (BERT، BART، T5، GPT-3 و...) و مباحث و ترندهای داغ در مورد NLP رو شامل میشه.
🔖 برای دسترسی به ویدیوها، درسنامهها و تمرینهای عملی این دورهها میتونید از لینکهای زیر استفاده کنید:
┌ 🏷 Natural Language Processing Courses
├ 📕 CS388: NLP UT
├ 🎬 NLP UT Austin
├ 📗 CS685: Advanced NLP UMass
├ 🎬 Advanced NLP UMass
├ 🎥 NLP with Deep Learning
├ 🎲 NLP with Deep Learning Assignments
└ 🎲 NLP with Deep Learning Readings
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
👨🏻💻 اگه میخواین یه پایه قوی برای ریاضیات ماشین لرنینگ داشته باشین، دوره های رایگان زیر رو از دست ندین. من این دوره ها رو از بین دهها منبع مختلف انتخاب کردم، که هم رایگانن، هم بیشتر مباحث ریاضی ML، مثل جبرخطی، آمار و احتمال، بهینه سازی و حساب دیفرانسیل رو پوشش میدن و هم تو انتقال و کاربرد مفاهیم ریاضی در ML خیلی میتونند بهتون کمک کنند.
🔖 برای دسترسی به ویدیوها، درسنامهها و تمرینهای عملی این دورهها میتونید از لینکهای زیر استفاده کنید:
┌ 🏷 Machine Learning Mathematics
├ 🌐 Linear Algebra Prof. Gilbert Strang
├ 🎬 Linear Algebra Prof. Gilbert Strang
├ 🎬 Essence of Linear Algebra
├ 🌐 Introduction To Probability & Statistics
├ 🎬 Math for ML Multivariate Calculus
├ 🎲 Math for ML Quizzes / Assignments
└ 📖 Bayes Rules Online
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🎯 استاد الگوریتم های ML شوید!
🚀 10 الگوریتم محبوب یادگیری ماشین
✅ آموزش + کاربرد الگوریتمهای ML
👨🏻💻 اگر به دنبال یه منبع جامع و قابل فهم برای یادگیری الگوریتمهای یادگیری ماشین هستید، این کتاب یه گزینه بسیار عالیه.👌🏼
💬 یه معرفی کامل از 10 الگوریتم محبوب و مفید یادگیری ماشین + آموزش مرحله به مرحله و توضیح مختصر هر الگوریتم + کاربردهای هر الگوریتم با استفاده از مثالها و تمرینهای عملی.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🎯 استاد الگوریتم های ML شوید!
🚀 10 الگوریتم محبوب یادگیری ماشین
✅ آموزش + کاربرد الگوریتمهای ML
👨🏻💻 اگر به دنبال یه منبع جامع و قابل فهم برای یادگیری الگوریتمهای یادگیری ماشین هستید، این کتاب یه گزینه بسیار عالیه.👌🏼
💬 یه معرفی کامل از 10 الگوریتم محبوب و مفید یادگیری ماشین + آموزش مرحله به مرحله و توضیح مختصر هر الگوریتم + کاربردهای هر الگوریتم با استفاده از مثالها و تمرینهای عملی.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🔴 مصاحبههای یادگیری عمیق
🚀 صدها سوال حل شده مصاحبهها👌🏼
🔷 کتاب مصاحبههای یادگیری عمیق شامل صدها سوال و مسئله حل شده مصاحبهها و آزمونهای DeepLearning هست که میتونه منبعی خوبی برای تمرین، جهت آمادگی مصاحبهها یا آزمونها باشه.
✅ سه تا ویژگی منحصربفرد این کتاب:
1️⃣ پاسخ واضح و جامع به سوالات فنی
2️⃣ درک هدف و معنای سوالات مصاحبه
3️⃣ امکان مکالمه در مورد هر موضوع
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ 9 دوره رایگان و کوتاه هوش مصنوعی مولد💯
👨🏻💻 اندرو نگ یکی از بزرگترین مربیان علوم داده و ،AI به تازگی و با همکاری تعدادی از دانشمندان داده، چند دوره کوتاه و رایگان هوش مصنوعی مولد رو با عنوان Short Courses در سایتش Deeplearning.ai قرار داده.
✅ این ۹ دوره رایگان Generative AI به شما کمک میکنه تا مهارتها، ابزارها و مفاهیم جدید رو در مورد هوش مصنوعی مولد به طور کامل فرا بگیرین و دانش خودتون رو در این حوزه ارتقا بدین.
📣 دقت کنین که این دورهها برای مدت محدودی به صورت رایگان در دسترس هستند!
┌ 🏷 DeepLearning Generative AI Courses
└ 🚀 DeepLearning.AI
┌ 🏷 Generative AI Short Courses
├ ◼️ Finetuning Large Language Models
├ ◻️ ChatGPT Prompt Engineering for Devs
├ ◼️ Building Systems with the ChatGPT API
└ ◻️ Building Generative AI Apps with Gradio
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
📕 ریاضیاتِ یادگیری ماشین
✅ جامع ترین کتاب مباحث ریاضی ML
👨🏻💻 این کتاب، که رفرنس اصلی درس یادگیری ماشین در دانشگاه پنسیلوانیاست با بیش از 2000 صفحه جامع ترین منبع ممکن برای پوشش مبانی ریاضی در یادگیری ماشین و علوم کامپیوتر است. این کتاب به صورت جامع به مباحث جبرخطی، حساب دیفرانسیل، آمار و احتمال، بهینه سازی و... میپردازد.
🟣 این کتاب به خوانندگان کمک میکند تا تئوریهای ریاضی را از طریق مثالهای عملی و تمرینهای کاربردی و مرتبط با یادگیری ماشین درک کنند.👌🏼
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
👨🏻💻 دانشگاه نیویورک (NYU) به تازگی دوره کامل درس یادگیری عمیق با PyTorch رو که یکی از دورههای معتبر و محبوب در زمینه یادگیری عمیق هست رو به رایگان و در 15 هفته در اختیار علاقه مندان قرار داده.👌🏼
🔷 این دوره توسط دکتر یان لکان (Yann LeCun) پدر خوانده هوش مصنوعی ارائه شده، که یکی از پژوهشگران برجسته در زمینه یادگیری عمیق و همچنین بنیانگذار اصلی شبکههای عصبی پیچشیه. (Convolutional Neural Networks).
🔶 در این کورس جامع، مفاهیم پایه تا پیشرفته در زمینه یادگیری عمیق، شبکههای عصبی عمیق و کاربردهاش در پردازش تصویر، پردازش متن، تشخیص الگو و سایر حوزهها در قالب پروژه مورد بررسی قرار گرفته است.
✅ فرصت آموزش یادگیری عمیق، از طریق پژوهشگر برجسته این حوزه رو، بدون هزینه از دست ندین. منابع این دوره شامل درسنامهها، تمرینهای عملی، ویدیوهای آموزشی و پروژه های طی دوره میشه.
┌ 🏷 Deep Learning with PyTorch Course
└ 🚀 DL with PyTorch
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ یه کتابخانه فوق العاده پایتون برای ساده سازی گردش کار یادگیری ماشین و انتخاب بهترین مدل ML
👨🏻💻 اگه به عنوان یه مهندس یادگیری ماشین میخواین با کمترین تلاش ممکن، مدلهای یادگیری ماشین رو مقایسه کنین و بهترین مدل رو بر اساس معیارهای مختلف انتخاب کنین، کتابخانه PyCaret بهترین انتخابه برای این کار!
🧩 کتابخانه PyCaret یک کتابخانه منبع باز پایتونه که جریانهای کاری یادگیری ماشین رو سادهتر میکنه و بسیاری از کدنویسیهای معمول رو کم/حذف میکنه. این کتابخانه با هدف تسهیل فرآیند توسعه و پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین و همچنین مقایسه و انتخاب بهترین مدلها طراحی شده.💯
🎯 از ویژگیهای کلیدی PyCaret، توانایی مقایسه مدلهای مختلف در یک مجموعه داده و انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای مختلف مانند دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1 و ROC AUC هست.
🔖 راهنمای نصب و استفاده از PyCaret:
┌ 🏷 PyCaret Python Library
├ 🧩 PyCaret 3.0
├ 📕 Simplifying ML with PyCaret (PDF)
├ 🎲 Simplifying ML with PyCaret GitHub
└ 🌐 PyCaret for beginners
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🎯 راهنمای مفهومی یادگیری عمیق
🎁 به همراه 60 فلش کارت DL 👌🏼
👨🏻💻 اگه میخواین مهم ترین مفاهیم یادگیری عمیق رو خیلی کاربردی و به زبان ساده یاد بگیرین این کتاب رو از دست ندین! این کتاب در 150 صفحه به همراه 60 فلش کارت تصویری، درک قوی از مهم ترین روش های دیپ لرنینگ بهتون میده که میتونید اونها رو با فلش کارت ها، به سرعت مرور و مطالعه کنید.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
👨🏻💻 اگه به دنبال یه راه سریع و ساده برای آزمایش مدلهای مختلف یادگیری ماشین برای دادههاتون هستین، کتابخانه "Lazy Predict" میتونه یه ابزار فوق العاده مفید براتون باشه.👌🏼
🧩 ویژگی اصلی "Lazy Predict" اینه که به شما امکان میده مدلهای مختلف یادگیری ماشین رو با یک خط کد ساده، به سرعت و بدون تنظیمات پیچیده اجرا کنین.💯
🎯 با استفاده از Lazy Predict، به راحتی میتونین یک گزارش خلاصه، از عملکرد انواع مدل های ML روی داده هاتون ایجاد کنین که به شما امکان میده خیلی سریع، مناسب بودن اون مدل رو برای تسک مدنظرتون ارزیابی کنین. این کتابخانه هم چنین از طیف گستردهای از الگوریتمهای محبوب یادگیری ماشین شامل انواع مدل های Regression, Classification, Clustering, ... پشتیبانی میکنه.
🔖 راهنمای نصب و استفاده از Lazy Predict:
┌ 🏷 Lazy Predict Python Library
├ 🌐 Introducing Lazy Predict
├ 🌐 Selecting the Best ML Model
├ 📕 What is Lazy Predict in ML? (PDF)
├ 📗 ML Tutorial Lazypredict (PDF)
├ 🎬 Lazy Predict
└ 🎲 Lazy Predict GitHub
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ دوره جدید «یادگیری ماشین مقدماتی»
🏛 دانشگاه استنفورد آمریکا
📂 آموزش تئوری + پروژه محور یادگیری ماشین
👨🏻💻 دورهی "CS229: Machine Learning" یکی از معتبرترین دوره ها در حوزهی یادگیری ماشینه که توسط دو استاد معروف یادگیری ماشین دنیا، Tengyu Ma و Chris Ré در دانشگاه استنفورد تدریس میشه.
🟣 این دوره در دو بخش مجزا؛ تئوری و عملی، به مفاهیم و تکنیکهای مختلف یادگیری ماشین میپردازه و برای دانشجویانی که علاقهمند به درک عمیقتر مباحث یادگیری ماشین هستند، بسیار مفیده!
🟡 از مزایای دیگه این دوره، محتوای آموزشی جامع و تئوریپردازی دقیق مباحثشه که باعث میشه دانشجویان دوره، تسلط عمیقتری روی مباحث پیچیدهتر یادگیری ماشین پیدا کنن. همچنین، بخشهای عملی دوره هم به دانشجویان کمک میکنه تا مفاهیم تئوری رو در پروژههای عملی و مطالعات موردی واقعی پیاده سازی کنن.
🔰 برای دسترسی به محتوای کامل این دوره آموزشی میتونید از لینکهای زیر استفاده کنین:👇🏼
┌ 🏷 Machine Learning Course
├ 📽 Intro to ML
├ 📕 Syllabus
└ 🖥 Website
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🎯 100+ مفهوم ضروری؛
✅ که هر مهندس ML باید بداند!
👨🏻💻 این راهنمای جامع شامل بیش از 100 مفهوم ضروری یادگیری ماشین میشه که هر مهندس ML باید با اونها آشنا باشه.
🟣 بخش دیگه ای از این راهنما هم به "منابع توصیه شده" اختصاص داده شده، که شامل برخی از کتابها، دورههای آنلاین، وبلاگها و کانالهای یوتیوب هستند که برای موفقیت در حوزه یادگیری ماشین بی نظیرند.👌🏼
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ دوره 60 روزه یادگیری تقویتی عمیق
➕ به همراه دوره جامع یادگیری تقویتی
🔷 این دوره فرصت مناسبی است تا بالاخره یادگیری تقویتی عمیق رو یاد بگیرین و این مبحث جذاب رو در پروژهها و مطالعات موردی جدید به کار ببرین. در این دوره، ترکیبی از شبکههای عصبی و یادگیری تقویتی رو یاد میگیرین و الگوریتمها و مثالهایی رو هم با استفاده از زبان پایتون و کتابخانه PyTorch بررسی میکنین. اینم لینک دوره:👇🏼
┌ 🏷 Reinforcement Learning Course
└ 🎲 RL in 60 Days GitHub
🔶 اما در دوره جامع، شما مفهوم یادگیری تقویتی رو برای طراحی سیستمهای تصمیم گیری خودکار در زمینه های رباتیک، بهداشت، بازی های رایانه ای و... یاد میگیرین. اگه این دوره رو به پایان برسونین، قطعا دانش و تجربه کافی رو برای مقابله با چالشهای اصلی در طراحی سیستم های یادگیری تقویتی و نحوه به کارگیری اون ها رو خواهید داشت.
┌ 🏷 Reinforcement Learning Course
├ 🎬 Reinforcement Learning
├ 🎬 Deep Reinforcement Learning
└ 📝 Homeworks & Lecture Slides
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ تمام ریاضیات کاربردی در یادگیری ماشین و AI
📂 پکیج کاملی از کاربرد ریاضیات در ML و AI
👨🏻💻 از روزی که شروع به یادگیری ماشین لرنینگ گرفتم، تصمیمم این بود که مباحث ریاضی این حوزه رو که در پروژه ها و مطالعات موردی واقعی کاربرد دارند رو در یک بخش جداگانه جمع آوری و آرشیو کنم. چون بنظرم برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین خبره، تسلط به مبانی ریاضی کاربردی، خیلی مهمه!
☑️ حالا این لیست آماده است و شما هم اگه مثل من دوست دارین تمام مباحث ریاضی مورد نیاز برای یادگیری ML و AI رو یکجا داشته باشین، این منبع رو از دست ندین. این مباحث در دو بخش تنظیم شده:
📝 بخش اول: Math Primer
▪️جبر خطی (بردارها، ترسیم بردارها، نُرم)
▫️حساب دیفرانسیل (مشتق گیری، مشتقات جزئی،...)
▪️تئوری احتمال (متغیرهای تصادفی، قضیه حد مرکزی)
▫️توزیع های احتمال (برنولی، نرمال، پواسون،...)
📑 بخش دوم: Backprop Primer
▪️قاعده زنجیره ای
▫️مشتقات جزئی و توابع زیان (رگرسیون لجستیک،...)
✅ اینم لینک مخزن من:
┌ 🏷 AI & Data Science
└ 🚀 aman.ai
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🚀 100 سوال برتر مصاحبههای DL
👔 مصاحبه یادگیری عمیق رو قورت بده!
👨🏻💻 این کتاب طیف متنوعی از سوالات مصاحبه یادگیری عمیق، مانند شبکههای عصبی، CNN, RNN و NLP و... رو پوشش میده. تو این کتاب:
1) هر سوال با یک پاسخ مفصل و کاربردی داده شده، تا مفاهیم رو هم یاد بگیرین.
2) سوالات بر اساس کاربرد در پروژههای واقعی و عملی طراحی شده.
3) سوالات از جهت کاربرد و مرتبط بودن توسط تیم متخصصین داده انتخاب شده.
✅ چه یه مهندس یادگیری ماشین باشین چه یه متقاضی شغل ML، این کتاب بدون شک هم دانش شما رو تقویت میکنه و هم تجربیات جدیدی رو بهتون اضافه میکنه.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
🎯 مفاهیم جذاب یادگیری ماشین
📑 30 پرسش و پاسخ در مورد ML
👨🏻💻 اگر اخیراً یک دوره یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق رو تموم کردین و به این فکر میکنین که گام بعدی مسیر یادگیری ماشین چی باید باشه، این کتاب برای شماست.
✅ این کتاب شامل 30 مفهوم کلیدی در حوزه یادگیری ماشین و AI هست و در یک روایت داستانی شما رو در مقابل مفاهیم جدیدی قرار میده که نیاز به اجرای هیچ کدی ندارین و قرار نیس هیچ مسئله ریاضی یا برنامه نویسی رو حل کنین.
#️⃣ #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
⭕️ دوره رایگان "12 الگوریتم محبوب یادگیری ماشین"
📂 آموزش الگوریتمهای یادگیری ماشین از ابتدا
👨🏻💻 پاتریک لوبر از پژوهشگران حوزه یادگیری ماشین، یک دوره رایگان 5 ساعته از محبوب ترین الگوریتم های یادگیری ماشین آماده کرده، که این الگوریتم ها رو از ابتدا و با استفاده از Python و کتابخانه NumPy به صورت عملی و پروژه محور آموزش میده و پیاده سازی می کنه.
✅ هم چنین یک کتاب رایگان راهنمای NumPy هم برای این دوره آماده کرده که میتونید همراه با ویدیو دوره از طریق لینکهای زیر دانلودش کنین. چی از این بهتر! 💯
┌ 🏷 ML Algorithms from Scratch in Python
├ 🎬 ML Algorithms from Scratch
├ 📚 Numpy Handbook
└ 🎲 ML Algorithms from Scratch GitHub
#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir
