Machine Learning | یادگیری ماشین

گیمرها دیگه نگران قطعی و کندی سرعت توی بازیشون نباشن! 😍

مجموعه شلتر ‌به صورت کاملا‌ «رایگان» دی‌ان‌اس در اختیارتون قرار میده تا راحت وصل بشین 🔥🫶🏻

جهت مشاهده لیست دی‌ان‌اس ها وارد چنل‌ شوید 💎

@SHELTERTM @SHELTERTM

@SHELTERTM @SHELTERTM

✔️ گذر از تحریم کاملا رایگان و با کیفیت

🆓 وبینار رایگان استقرار تحلیل داده‌های کسب‌وکار در سازمان

آیا می‌خواهید بدانید چگونه داده‌ها را به تصمیمات آگاهانه و اثربخش تبدیل کنید و تیم تحلیل داده را در سازمان خود به بهترین شکل مدیریت کنید⁉️ 

🔍 در این وبینار، یاد خواهید گرفت که چگونه با بهره‌گیری از داده‌ها، عدم قطعیت را کاهش دهید، تصمیم‌گیری‌ها را بهینه کنید و یک تیم تحلیل داده قدرتمند و کارآمد بسازید!

📆 تاریخ برگزاری: یکشنبه 5 ام اسفند ماه
⏰ زمان برگزاری: 18 الی 19

👥 مخاطبان:
✅ مدیران و مشاوران کسب‌وکار
✅ تحلیل‌گران کسب‌وکار
✅ تحلیل‌گران، مهندسان و دانشمندان داده
✅ دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزه تحلیل داده
✅ مدیران استراتژی و برنامه‌ریزی

↘️لینک ثبت‌نام رایگان↙️
👉 https://eseminar.tv/wb153477

❌ظرفیت محدود می‌باشد، همین حالا ثبت نام کنید‼️

❓ پاسخگوی سوالات شما عزیزان هستیم.
📞 تماس با ما : 09377516835

✈️ Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website|  💬 admin

‼️ برای شغل «مهندس یادگیری ماشین»، لازم نیست ۱۰۰ تا سؤال سخت از LeetCode حل کنی!


👩🏻‍💻 واقعیت اینه که خیلی از شرکت‌ها فقط روی سوالات متوسط تمرکز دارن و انتظار ندارن که کسی کل آرشیو سوالات سخت‌ LeetCode رو بلد باشه! بر اساس تجربه‌ام از صدها مصاحبه فنی، فاکتورهای زیر از همه مهم‌ترن:


🔢 اکثر سوال‌ها در سطح متوسط هستن.

🔢 آرایه‌ها (Arrays) و رشته‌ها (Strings) پرکاربردترین ساختار داده‌ان.

🔢 و بله، برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming) هم زیاد مطرح می‌شه!


✅ اما 5 تا نکته برای موفقیت در مرحله‌ی الگوریتم و ساختمان داده (DSA):


🥇 کیفیت پاسخ مهم‌تر از تعداد پاسخه: اینکه چند تا سؤال حل کردی مهم نیست، مهم اینه که چطور حلشون کردی!

🥈 منظم پیش برو: به‌جای این که تصادفی سؤال حل کنی، یه برنامه‌ی مشخص و اصولی داشته باش.

🥉 الگوها رو یاد بگیر: بهینه‌سازی زمان و فضای الگوریتم‌ها رو درک کن، چون توی مصاحبه این موضوعات خیلی مهم هستن.

4️⃣ از بقیه یاد بگیر: سؤالاتی که بیش‌ترین رأی مثبت در LeetCode دارن رو بررسی کن، چون احتمال پرسیده‌شدنشون بیشتره.

5️⃣ ثبات داشته باش: به‌جای این که فقط آخر هفته‌ها ۷ ساعت کد بزنی، هر روز ۱-۲ ساعت تمرین کن.


🔔 اگه به راهنمایی بیشتر نیاز دارین، یه ورکشاپ رایگان برای موفقیت در مصاحبه‌های DSA ویژه‌ی مهندسی ML/AI و علوم داده داریم!

🖥توی این ورکشاپ که 13 فوریه برگزار میشه، رایج‌ترین سوالات مصاحبه‌ علوم داده و یادگیری ماشین رو در بخش DSA بررسی می‌کنیم.

❗️ ظرفیت ورکشاپ هم فقط 300 نفره که تا الان 276 نفر ثبت نام کردن! بعد از ثبت‌نام هم، به ویدیوها و تمام منابع ورکشاپ دسترسی دائمی دارین.👇


🔗 لینک ثبت‌نام: DSA interview rounds



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

📢 آغاز مسیر حرفه‌ای شما به عنوان یک توسعه‌دهنده بک‌اند با جهاد دانشگاهی صنعتی شریف! 🚀

🔍 اگر به دنبال یادگیری مهارت‌هایی هستید که مستقیماً شما را برای ورود به بازار کار آماده کند، این دوره دقیقاً همان چیزی است که نیاز دارید.

🔴 دوره آموزشی برنامه نویسی Back End با Django

✅ آموزش کامل و پروژه‌محور بک‌اند
✅ دریافت گواهینامه معتبر و قابل ترجمه
✅ پشتیبانی و راهنمایی در طول دوره
✅ تدریس توسط اساتید حرفه‌ای با تجربه بازار کار

📎 برای کسب اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام کلیک کنید.
👉https://B2n.ir/t88460

💡 فرصت را از دست ندهید و همین حالا اولین قدم را به سوی شغل رویایی خود بردارید! 🌟

🎯 سرمایه‌گذاری در مهارت‌های خود، بهترین سرمایه‌گذاری است!

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

🥇 ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
✅ به صورت خودکار — از صفر تا صد!


👨🏻‍💻 واقعا شگفت انگیزه! به هیچ‌وجه تصور نمی‌کردم که همچین پلتفرم بی‌نظیری برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین وجود داشته باشه. Oumi یک پلتفرم اُپن‌سورس فوق‌العاده برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین از صفر تا صد!


🔥 انقدر ویژگی داره نمی‌دونم کدومش رو بگم!

🔢 توی این پلتفرم همه چیز آماده است. از آماده‌سازی داده‌ها گرفته تا آموزش و استقرار مدل‌ها. می‌تونید مدل‌ها رو با داده‌های جدید هم به بهترین شکل تنظیم کنید.(همون فاینتیونینگ معروف!).

🔢 می‌تونید به راحتی مدل‌هایی با ۱۰ میلیون تا ۴۰۵ میلیارد پارامتر رو آموزش بدید!

🔢 از مدل‌های متنی و چندحالته (هم متن و هم تصویر و صوت) پشتیبانی می‌کنه.

🔢 می‌تونید مدل‌ها رو خیلی سریع و در عرض چند دقیقه پیاده‌سازی کنید!

🔢 می‌تونید از مدل‌ها و APIهای تجاری مثل OpenAI و Anthropic هم استفاده کنید. مدل‌های خودتون رو با مدل‌های آماده ترکیب کنید و نتیجه‌های فوق‌العاده‌تری بگیرید.

🔢 می‌تونید مدل‌ها رو هم روی لپ‌تاپ خودتون، هم روی کلاسترهای بزرگ و حتی روی فضای ابری مثل AWS یا Azure اجرا کنید!


🔔 به نظرم اگه کسی توی حوزه یادگیری ماشین کار می‌کنه، این پلتفرم باید اولین انتخابش باشه! برای کسایی که دنبال ساخت مدل‌های پایه یا پیچیده و پیشرفته‌ان، Oumi همه‌چیز رو یک‌جا ارائه می‌ده!


┌ 🧠 Oumi
└ 🐱 GitHub-Repos



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

📢بوت‌کمپ تحلیل داده رهنماکالج:

این بوت‌کمپ ۸ هفته‌ای برای علاقه‌مندان کار با داده و حل مسئله، به صورت ترکیبی از کارگاه‌های حضوری (پنجشنبه ها) و آنلاین طراحی شده است.

پیش نیاز دارد؟
برای حضور موفق در این بوت‌کمپ آموزشی، لازم است آشنایی قبلی با یک زبان برنامه‌نویسی داشته باشید.


چه چیزهایی می‌آموزیم؟
🔸 داستان‌سرایی با داده
🔸 تصمیم‌سازی با داده
🔸 آمار
🔸 زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و SQL
🔸 جمع‌آوری داده
🔸 آماده‌سازی داده
🔸 مثال‌های واقعی کسب‌وکار



📍منتورینگ و پروژه‌محور بودن:
در کل این مسیر منتورها همراه شما هستند تا هر کجا سوال یا نیاز به راهنمایی داشتید، به شما کمک کنند. با کار تیمی و پروژه عملی آموخته‌ها را به مهارت تبدیل می‌کنیم.

📌فرایند ثبت‌نام:
برای ثبت‌نام لازم است چالش ورودی را از سایت رهنماکالج دانلود کنید و پس از انجام آن، همراه رزومه خود، در سایت ارسال کنید.


📎اطلاعات کامل بوت‌کمپ تحلیل داده


🆔@Rahnemacollege

🔥 با ۷۹ هزار تومن هر چی میخوای یاد بگیر! 🔥
 
🎉 جشنواره شگفتی فرادرس 🎉
 
♨️ ۵۵۰ آموزش منتخب، فقط ۷۹ هزار تومن ♨️
 
🔻 برای مشاهده آموزش‌ها و شروع یادگیری، همین حالا وارد لینک زیر شوید:
 
🔗 فهرست ۵۵۰ آموزش — [کلیک کنید]
 
➕ کد تخفیف ۵۰ درصدی برای سایر آموزش‌ها: TAK58
 
▫️ مشاهده سایر آموزش‌ها [+]

🔄 FaraDars - فرادرس

✅ راهنمای فارسی و رایگان
📖 «یادگیری ماشین برای مبتدیان»


👨🏻‍💻 از روزی که شروع به نوشتن این کتاب کردم، هدفم این بود که یه معرفی ساده و قابل فهم از یادگیری ماشین برای علاقه‌مندان این حوزه داشته باشم.

✏️ دوست داشتم بدون نیاز به دانش پیشرفته‌یِ ریاضی یا تخصص در برنامه‌نویسی، مفاهیم اصلی و کاربردهای یادگیری ماشین رو توضیح و نشون بدم که این فناوری چطوری در بخش‌های مختلفی از زندگی روزمره‌یِ ما حضور داره.

📃این کتاب در قالب چند فصل طراحی شده و هر فصل به یکی از جنبه‌های یادگیری ماشین اختصاص داره؛ از تعریف یادگیری ماشین و تفاوتش با برنامه‌نویسی سنتی گرفته تا بررسی کاربردها، چالش‌ها و حتی نگاهی به آینده‌‌یِ ML رو در بر می‌گیره.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🖥 10 کانال یوتیوب که مهندسین یادگیری ماشین نباید از دست بدن!


👩🏻‍💻 تو مسیر آموزش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، چند تا کانال یوتیوب بودن که حسابی کمکم کردن تا مفاهیم پیچیده این حوزه رو بهتر درک کنم.

✅ این چنل‌ها با «توضیحات واضح، پروژه‌های عملی و تصویری‌سازی‌های جذاب» یادگیری ML رو برام خیلی راحت‌تر کردن.

💸 اینم لیست بهتریناشون:👇


0⃣ کانال 3Blue1Brown

✏️ اگه تا الان با ریاضیات مشکل داشتین، ساندرسون با انیمیشن‌های فوق‌العاده‌ش، همه چیزو براتون راحت می‌کنه! مخصوصاً تو جبر خطی، حساب دیفرانسیل و یادگیری عمیق، توضیحاتش خیلی کمکتون می‌کنه. ویدیوش درباره شبکه‌های عصبی واقعا یه شاهکاره!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

1⃣ کانال Krish Naik

✏️ اگه دنبال یه کانال کاربردی برای یادگیری ماشین و علم داده هستین، این کانال واقعا یه گنجینه‌س! آموزش پروژه‌های واقعی و صنعتی، کدنویسی پایتون و مثال‌های دنیای واقعی باعث می‌شه راحت مفاهیم پیچیده رو درک کنین.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال freeCodeCamp

✏️ اینجا دیگه یه دانشگاه رایگان برای یادگیری پایتون، علم داده، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی محسوب می‌شه! دوره‌هاش کامل، ساختارمند و مناسب برای یادگیری خودآموزه.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال Murtaza Hassan

✏️ اگه به بینایی کامپیوتر علاقه دارین، این کانال به شدت به دردتون می‌خوره! آموزش OpenCV، یادگیری عمیق و حتی پروژه‌های مربوط به ربات‌های خودران رو به صورت عملی توضیح می‌ده.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال Alexander Amini

✏️ یکی از بهترین مدرس‌های MIT که تو دوره Deep Learning (MIT 6.S191) مفاهیم رو هم تئوری و هم عملی توضیح می‌ده. اگه می‌خواین شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی رو بهتر درک کنین، حتماً این کانال رو داشته باشین!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال Artem Kirsanov

✏️ یه الماس پنهان برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی! این کانال به شکل عمیق وارد مباحث ریاضیاتی، مقالات علمی و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها می‌شه. یه منبع عالی برای درک عمیق‌تر هوش مصنوعی.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال CS50

✏️ دوره معروف CS50 دانشگاه هاروارد که با تدریس David J. Malan برای هر کسی که می‌خواد پایه‌ برنامه‌نویسی، پایتون، C و هوش مصنوعیش رو قوی کنه، یه گزینه عالیه!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال Felix Koehler

✏️ اینجا روی شبیه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل الگوریتم‌ها و ورک‌فلوی علم داده تمرکز داره. این کانال ترکیبی از مفاهیم تئوری و پیاده‌سازی کدها رو ارائه می‌ده.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال Greg Martin

✏️ اگه با زبان R کار می‌کنین و دنبال یه کانال برای یادگیری تحلیل آماری، مصورسازی داده و مدل‌سازی یادگیری ماشین در R هستین، این کانال مخصوص شماست!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال CodeWithHarry

✏️ یه کانال فوق‌العاده برای آموزش پایتون از سطح مبتدی تا پیشرفته. درساش ساختارمند و سادن و برای کسایی که می‌خوان پایتون رو برای وب، اتوماسیون یا یادگیری ماشین یاد بگیرن، عالیه.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

💥 جشن یادگیری با تخفیف ۵ تا ۲۵٪ به مناسبت اعیاد شعبانیه‼️

🔄 سه دوره آموزشی، یک فرصت طلایی🔄

✅ دوره اول: دوره جامع علم داده و هوش مصنوعی
09377516759
✅ دوره دوم: دوره جامع هوش تجاری
09377516682
✅ دوره سوم: دوره تحلیل داده‌های کسب‌وکار و آمادگی آزمون IIBA®-CBDA
09377516835

⏰ فرصت محدود - همین امروز ثبت‌نام کنید!

🕘 برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام، با کارشناس هر یک از دوره ها ارتباط برقرار نمایید یا به [لینک سایت] مراجعه فرمایید.

📨 Telegram | 📱 linkedin | 🌐 Instagram | 🌐 website

✏️ جزوه «ریاضیات هوش مصنوعی»


👨🏻‍💻 جزوه برای یادگیری مباحث ریاضی هوش مصنوعی زیاد دیدم. اما این یکی از آپدیت‌ترین جزوات برای یادگیری مباحث ریاضی برای AI و برای همین ژانویه 2025 هست.

🖥یه جزوه خلاصه و جمع‌و‌جور که در 7 صفحه (بدون منابع) مهم‌ترین مباحث ریاضی AI رو که کاربردی‌تره پوشش داده و بعضی از مباحث آماری رو به دلیل کاربرد کمتر حذف کرده!



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🚀 برنامه RAG خود را 10 برابر هوشمندتر کنید!


👨🏻‍💻 با این روش جدید دیگه نیازی به بخش بندی متن یا پردازش پیچیده ندارین! ColiVara یک روش جدید و متفاوت برای جست‌وجو و بازیابی اسناده که دقیقا همون حس RAG رو داره، اما بدون دردسرهایی مثل OCR، استخراج متن، جداول خراب یا تصاویر گم شده!

💸 با این برنامه چیزی که دریافت می‌کنید، دقیقاً همون چیزیه که انتظار داشتید!


📄 چرا این روش انقلابی در بازیابی اسناده؟

✔️ پشتیبانی از بیش از ۱۰۰ فرمت فایل!
✔️ جست‌وجو بر اساس بینایی.
✔️ مستندات کامل و مفصل.
✔️ بازیابی پیشرفته چندرسانه‌ای.
✔️ دسترس به APIs و SDKها.
✔️ نیازی به مدیریت پایگاه داده وکتور نیست.
✔️ راه‌اندازی سریع، هم در حالت محلی و هم ابری.
✔️ دقت بالا با استفاده از embeddingهای تعامل دیرهنگام.


✔️ و بهترین قسمتش! ۱۰۰٪ اُپن سورسه!👇


┌ 🎓 ColiVara
└ 🐱 GitHub-Repos



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

👩🏻‍💻 هیچ‌کس از کامیونیتی من، نباید در سال 2025 هزینه‌ی دکتری خودش رو از جیب بده! مخصوصاً در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.


▶️ من یه لیست گلچین‌شده از بورسیه‌های تحصیلی در حوزه‌ی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی براتون آماده کردم. این بورسیه‌ها اکثرا ددلاین‌شون فوریه ۲۰۲۵ هست.

🔀 لیست کاملش رو روی گیت‌هاب گذاشتم. این لیست ابتدای هر ماه با بورسیه‌های جدید آپدیت میشه!👇


┌ 🎓 AI & ML Research Opportunities
└ 🐱 GitHub-Repos



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

✅ پروژه «یادگیری ماشین من»
1️⃣ پیش‌بینی نتایج بازی‌های NBA


👨🏻‍💻 من همیشه دوست داشتم علاقه‌م (بسکتبال) رو با تخصص فنی‌ام ترکیب کنم. به همین خاطر مدل پیش‌بینی بازی‌های NBA رو با استفاده از رگرسیون ریج و تکنیک‌های یادگیری ماشین توسعه دادم.


✏️ اول اومدم داده‌های تاریخی NBA رو تجزیه و تحلیل کردم تا بتونم نتایج بازی‌ها رو با دقت بهبود یافته 63% پیش‌بینی کنم.

🖥 بعدش داده‌های box score NBA رو پاکسازی و مرتب‌ کردم و از رگرسیون ریج به عنوان مدل طبقه‌بندی برای پیش‌بینی نتایج بازی‌ها، استفاده کردم.


🥵 از دیتاست و کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در لینک‌ زیر موجوده.👇

┌ 🏀 Predict NBA Games
└ 🐱 GitHub-Repos



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

👨🏻‍💻 یه تکنولوژی جدید توی یادگیری ماشین داره همه‌چی رو تغییر می‌ده!


✔️ یادگیری ماشین مولد (Generative ML) (نه GenAI، نه AutoML) فناوری جدیدی که داره همه الگوریتم‌های ML سنتی رو له می‌کنه. دیگه الگوریتم‌های مهمی مثل XGBoost, CatBoost, TabNet, LightGBM تبدیل به اسباب‌بازی شدن جلوش!

✏️ تا الان ۹۳ دیتاست واقعی رو بررسی کردیم و تا آخر هفته به ۱۰۰ تا دیتاست می‌رسیم! هفته آینده گزارش کامل رو منتشر می‌کنیم، منتظر باشید!


💸 مهم‌ترین نکته! این تکنولوژی بدون نیاز به کشف فرمولای جدید و با استفاده از عامل‌ها، الگوریتم‌های جدید یادگیری ماشین رو به‌طور خودکار اختراع می‌کنه.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🧠 55 اصلاح مهم یادگیری ماشین

✅ اصلاح انگلیسی + معادل فارسی + توضیح


👨🏻‍💻 دکتر شیرافکن یه جزوه خلاصه از 55 اصطلاح مهم یادگیری ماشین رو که در بسیاری از پروژه‌ها و مباحث ماشین لرنینگ کاربرد دارن رو با ترجمه فارسی و توضیح هر اصطلاح ارائه دادن.



🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🔴 نسخه ۲۰۲۵ «دوره رایگان LLM» منتشر شد!


👨🏻‍💻 از سال پیش که دوره‌یِ رایگان LLM رو منتشر کردم تا الان این دوره ۴۱.۳ هزار ستاره در گیت‌هاب گرفته و به جرات می‌تونم بگم کامل‌ترین دوره یادگیری مدل‌های زبان بزرگه.


✏️ من هفته پیش تازه‌ترین به‌روزرسانی رو برای مسیر یادگیری LLM Scientist انجام دادم و کلی اطلاعات، منابع جدید و مباحث ترند شده رو به دوره اضافه کردم. می‌دونم که این مباحث پیچیده‌ان، ولی من تا حد امکان سعی کردم تا مطالب رو به ساده‌ترین شکل ممکن بیان کنم.

✅ یادتون نره که این دوره رایگانه و تا همیشه رایگان می‌مونه!👇


🥵 دوره رایگان LLM / نسخه 2025



🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

✏️ جزوه «ریاضیات یادگیری ماشین»


👨🏻‍💻 قبل شروع یادگیری ماشین برین سراغ مباحث ریاضی ماشین لرنینگ و این مباحث رو کاربردی یاد بگیرین!

▶️ این جزوه دقیقا همین هدف رو دنبال می‌کنه! یعنی هم برای قوی کردن پایه‌های ریاضی‌تون در یادگیری ماشین عالیه و هم مباحث ریاضی ML رو پروژه محور و کاربردی بهتون یاد می‌ده!👌🏼



🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🔴 دوره رایگان "AI Agents" از Hugging Face
✅همراه با مدرک پایان دوره


👨🏻‍💻 خیلی از پژوهشگران و محققان حوزه AI، سال ۲۰۲۵ رو سال ایجنت‌های هوش مصنوعی (AI Agents) می‌دونن، پس یادگیری تو این حوزه حسابی مهمه!

✏️ حالا پلتفرم Hugging Face اومده دوره‌ی رایگان "AI Agents Course" رو ارائه داده که همراه با دریافت گواهینامه معتبره!

🗓 شروع دوره: ۱۰ فوریه ۲۰۲۵


👤 در این دوره:

🔢 مفاهیم پایه‌ AI Agents رو یاد می‌گیرین.

🔢 ایجنت‌های هوش مصنوعی رو می‌سازین و از جدیدترین کتابخونه‌ها و ابزارها استفاده می‌کنین.

🔢 و در پایان دوره، مدرک رسمی دریافت می‌کنین.


🚨 برای ثبت نام و دیدن سرفصل‌ها، پیش‌نیازها و جزئیات بیشتر، به صفحه‌ی رسمی دوره سر بزنین:


┌ 🤖 AI agents
├ ➡️ Agents Course
└ ➡️ Hugging Face Hub



🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🧭 نقشه راه جامع «یادگیری ماشین»
✅ با منابع کاملا رایگان!

👨🏻‍💻 اگه به دنیای یادگیری ماشین علاقه دارین و دوست دارین تو این زمینه کار کنین، من اینجا یه نقشه راه جامع برای تبدیل شدن به یه مهندس موفق یادگیری ماشین براتون آماده کردم تا با کلی منابع رایگان تو این مسیر کمکتون کنم. فقط یادتون نره که یادگیری مداوم و تمرین‌های عملی، کلید موفقیت در یادگیری ماشینه.


1️⃣ گام اول: یادگیری پایتون

✏️ پایتون محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشینه.

📎 دوره پایتون
📎 کتاب "خودکارسازی کارهای تکراری با پایتون"

➖➖➖➖➖➖

2️⃣ گام دوم: تسلط بر اصول ریاضی

✏️ پایه‌های ریاضی قوی برای یادگیری ماشین ضروریه.

📎 دوره ریاضیات
📎 دوره"جوهر جبر خطی"

➖➖➖➖➖➖

3️⃣ گام سوم: آشنایی با آمار و احتمالات

✏️ به ستون فقرات بیشتر الگوریتم‌های یادگیری ماشین معروفن.

📎 دوره آمار و احتمالات
📎 دوره "تفکر آماری برای علم داده و تحلیل"

➖➖➖➖➖➖

4️⃣ گام چهارم: ورود به تحلیل داده و تجسم

✏️ آنالیز و مصورسازی داده‌ها، کلید ساخت مدل‌های یادگیری ماشینه.

📎 دوره تحلیل داده با پایتون
📎 کتاب "علوم داده با پایتون"

➖➖➖➖➖➖

5️⃣ گام پنجم: یادگیری مبانی ماشین لرنینگ

✏️ مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای یه مهندس یادگیری ماشین ضروریه.

📎 دوره یادگیری ماشین اندرو نگ
📎 دوره فشرده یادگیری ماشین

➖➖➖➖➖➖

6️⃣ گام ششم: کاوش در یادگیری عمیق

✏️ یادگیری عمیق برای کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین حیاتیه.

📎 دوره تخصص یادگیری عمیق
📎 کتاب "یادگیری عمیق با پایتون"

➖➖➖➖➖➖

7️⃣ گام هفتم: انجام پروژه‌های عملی یادگیری ماشین

✏️ تجربه عملی برای تسلط بر یادگیری ماشین بسیار مهمه.

📎 مسابقات Kaggle
📎 پروژه‌های یادگیری ماشین در GitHub

➖➖➖➖➖➖

8️⃣ گام هشتم: فهم مهندسی AI و استقرار

✏️ چگونگی استقرار مدل‌ها برای مهندسان یادگیری ماشین ضروریه.

📎 دوره "AI برای همه" اندرو نگ
📎 مستندات TensorFlow Serving

➖➖➖➖➖➖

9️⃣ گام نهم: شبکه‌سازی و ارتباط با جامعه

✏️ ایجاد شبکه به یادگیری و پیدا کردن فرصت‌ها کمک می‌کنه.

📎 عضویت در گروه‌های لینکدین ML
📎 شرکت در Kaggle و Reddit's r/ML



🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🗓 قبل از پایان سال در این «دوره‌های رایگان یادگیری ماشین» شرکت کنید!


👨🏻‍💻 داخل یوتیوب دوره های زیادی برای آموزش مباحث ماشین لرنینگ وجود داره. ولی من سعی کردم بهترین دوره‌های رایگان و جامع یوتیوب رو براتون توی یه پست جمع آوری کنم.

✔️ این دوره‌های رایگان همشون در YouTube در دسترسه و این احساس رو بهتون میدن که انگار دارین در یه دوره واقعی شرکت می‌کنین. پس از دستشون ندین!👌🏼


┌ 📂 Machine Learning
├ ◼️ Introduction to ML 2020/21
├ ◻️ Stanford CS229: Machine Learning
├ ◼️ Cornell Tech CS 5787: Applied ML
├ ◻️ Making Friends with ML
└ ◼️ Foundation Models


┌ 📂 Statistical
└ ◻️ Statistical Machine Learning


┌ 📂 Deep Learning Beginners
├ ◼️ MIT 6.S191: Introduction to DL
├ ◻️ CMU Introduction to Deep Learning
├ ◼️ MIT: Introduction to Deep Learning
├ ◻️ Neural Networks: Zero to Hero
└ ◼️ Foundations of Deep RL


┌ 📂 Deep Learning Intermediate
├ ◼️ Stanford CS230: Deep Learning
├ ◻️ CS25 - Transformers United
├ ◼️ MIT 6.S192: DL for Art
├ ◻️ CS 285: Deep RL
├ ◼️ Stanford: Reinforcement Learning
├ ◻️ Berkeley: DL Unsupervised
├ ◼️ NYU Deep Learning
├ ◻️ Full Stack Deep Learning
└ ◼️ Deep Learning for Computer Vision


┌ 📂 NLP
├ ◼️ Hugging Face Course: NLP
├ ◻️ CS224U: NL Understanding
├ ◼️ CMU Advanced NLP
├ ◻️ CMU Multilingual NLP
└ ◼️ UMass CS685: Advanced NLP


┌ 📂 Practical
├ ◼️ Practical Deep Learning for Coders
└ ◻️ ML Engineering for Production



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🔴 خبر فوری — ۱۰۰ آموزش جدید (+) به ۵۰۰ آموزش قبلی اضافه شد! 😲
 
⭐️ ۶۰۰ آموزش پر‌طرفدار در فرادرس، فقط ۷۹ هزار تومن ⭐️
 
👇 بعضی از پر‌فروش‌ترین آموزش‌های این طرح 👇
 
▫️ برنامه نویسی پایتون و کاربردها
 
▫️ آموزش‌های هوش مصنوعی و ChatGPT + کاربردها
 
▫️ علوم کامپیوتر و شبکه
 
▫️ طراحی و مدیریت سایت
 
▫️ آموزش‌های برنامه نویسی - مقدماتی تا پیشرفته
 
🔗 لیست تمامی ۶۰۰ آموزش – [کلیک کنید]
 
🎁 کد تخفیف: AMG54 🎁

🔄 FaraDars - فرادرس

🖥 لیست ویدیو‌های
🥵 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»
🏷 محصولی از: Pista Academy

❗️ بخش دوم: قسمت‌های 42-22


📣 قسمت (22): Missing Values

📣 قسمت (23): تبدیل دیتای string به عدد

📣 قسمت (24): پروژه رگرسیون خطی

📣 قسمت (25): تقسیم داده

📣 قسمت (26): K-Fold Cross-Validation

📣 قسمت (27): Cross-Validation

📣 قسمت (28): Grid Search

📣 قسمت (29): پروژه و مرور مباحث پیشین

📣 قسمت (30): رگرسیون لجستیک

📣 قسمت (31): پروژه رگرسیون لجستیک (1)

📣 قسمت (32): پروژه رگرسیون لجستیک (2)

📣 قسمت (33): پروژه رگرسیون لجستیک (3)

📣 قسمت (34): روش‌های رگرسیون لجستیک

📣 قسمت (35): انجام پروژه رگرسیون لجستیک

📣 قسمت (36): پروژه پیش بینی حمله قلبی

📣 قسمت (37): KNN

📣 قسمت (38): پروژه و مرور مباحث

📣 قسمت (39): ادامه مبحث KNN

📣 قسمت (40): پروژه پایانی الگوریتم KNN

📣 قسمت (41): الگوریتم SVM

📣 قسمت (42): پیاده‌سازی الگوریتم SVM



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

📚 جزوه چالش 30 روزه یادگیری ماشین

👩🏻‍💻 یک ماه پیش تصمیم گرفتم که یه چالش 30 روزه "مرور مباحث یادگیری ماشین" رو شروع کنم و مباحث یادگیری ماشین رو طبقه بندی کنم و هر روز یه بخش رو مرور کنم.

✅ این چالش شامل همه مباحث ML می‌شه و هر روز یه بخش جدید رو مرور و تمرین کردم. بعد از هر روز، تجربیات و نکات مهمی که یاد گرفتم رو در قالب یه جزوه جمع آوری کردم. حالا من یه جزوه جامع دارم که همه‌ی اون چه که از یادگیری ماشین لازمه بدونین رو، داخلش آوردم.


🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

⏱ چقدر زمان لازمه تا الگوریتمت اجرا بشه؟
✅ راهنمای جامع برای «پیچیدگی زمانی»


👨🏻‍💻 وقتی داری روی یه مدل یادگیری ماشین کار می‌کنی، یکی از مهم‌ترین چیزایی که باید بدونی اینه که الگوریتمت با افزایش حجم داده چقدر سریع یا کند عمل می‌کنه. این همون مفهوم پیچیدگی زمان هست، و بهت کمک می‌کنه بهترین الگوریتم رو برای داده‌هات انتخاب کنی!

📊 بررسی چند تا از معروف‌ترین الگوریتم‌ها:

1⃣ رگرسیون خطی: O(n) – سریع و برای داده‌های بزرگ خیلی خوبه.

🔢 رگرسیون لجستیک: O(n) – سریع و برای داده‌های بزرگ مناسب.

🔢 بیز ساده: O(n) – فوق‌العاده سریع، برای پیش‌بینی‌های لحظه‌ای عالیه.

🔢 درخت تصمیم: O(n * log(n)) – مناسب برای داده‌های کوچک و متوسط؛ ولی روی داده‌های بزرگ یکم کندتر می‌شه.

🔢 جنگل تصادفی: O(t * n * log(n)) – کمی کندتر از درخت تصمیم به‌خاطر چند درخت (t)، ولی دقیق‌تر.

🔢 تحلیل مؤلفه‌های اصلی: O(n^2 * m) – برای داده‌های با بعد بالا یکم کند می‌شه، ولی برای کاهش ابعاد عالیه.

🔢 نزدیک‌ترین همسایگان O(n * d) :K – برای داده‌های بزرگ و ویژگی‌های زیاد کندتر عمل می‌کنه.

🔢 خوشه‌بندی O(n * k * t) :K-Means – زمان اجرا به تعداد کلاسترها (k) و تکرارها (t) وابسته‌ست.

🔢 شبکه‌های عصبی متراکم: O(n * d * e) – ممکنه خیلی کند باشه، به‌خصوص اگه لایه‌ها و نورون‌های زیادی داشته باشی.👇


┌ ✏️ Time Complexity
├ 🗂 PDF (1)
└ 🗂 PDF (2)


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

✅ لیست «پروژه‌های یادگیری ماشین من»
📉 آنالیز پروژه + فایل پروژه + دیتاست


1️⃣ پروژه اول: پیش بینی قیمت املاک

2️⃣ پروژه دوم: پیش‌بینی قیمت خودرو‌ها

3️⃣ پروژه سوم: پیش‌بینی قیمت طلا

4️⃣ پروژه چهارم: پیش‌بینی میزان فروش

5️⃣ پروژه پنجم: پیش‌بینی انتشار CO2

6️⃣ پروژه ششم: پیش‌بینی مصرف برق در شیکاگو

7️⃣ پروژه هفتم: پیش‌بینی بیماری کم‌خونی

8️⃣ پروژه هشتم: پیش‌بینی وضعیت آب و هوا

9️⃣ پروژه نهم: شناسایی ارقام دست‌نویس

1️⃣ پروژه دهم: پیش‌بینی تب دنگی

1️⃣ پروژه یازدهم: تحلیل داده‌های مهاجرت

1️⃣ پروژه دوازدهم: پیش‌بینی قیمت خونه

1️⃣ پروژه سیزدهم: پیش‌بینی قیمت پرواز

1️⃣ پروژه چهاردهم: شناسایی ایمیل‌های مخرب

1️⃣ پروژه پانزدهم: پیش‌بینی هزینه‌های پزشکی


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

📄 جزوه صفر تا صد یادگیری ماشین
✅ از تئوری تا عمل

👨🏻‍💻 اگه می‌خواین از صفر و بدون هیچ پیش‌زمینه‌ای یادگیری ماشین رو شروع کنین، این جزوه دقیقاً همون چیزیه که نیاز دارین! این کتابچه قدم‌به‌قدم بهتون یاد می‌ده که چطور مدل‌های مختلف یادگیری ماشین مثل رگرسیون خطی، درخت تصمیم، و حتی شبکه‌های عصبی رو با استفاده از پایتون، از پایه پیاده‌سازی کنین.

⏪ اینجا فقط قرار نیست با چند تا کتابخانه مثل scikit-learn یا TensorFlow کار کنین؛ بلکه یاد می‌گیرین که واقعاً این مدل‌ها چطور کار می‌کنن، کی باید ازشون استفاده کنین و چطور می‌تونین عملکردشون رو بهبود ببخشین.


🌐 #یادگیری_ماشین #ML
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🔴 جدیدترین دوره «یادگیری ماشین»
💻 دانشگاه MIT / پاییز 2024
📚 اسلایدها + تمرینات + تکالیف


👨🏻‍💻 من از اول این ترم تصمیم گرفتم تا یادگیری ماشین رو با دوره پاییز امسال دانشگاه MIT شروع کنم. حالا که به هفته‌های آخر این دوره رسیدم، واقعاً حس می‌کنم ارزش معرفی به بقیه رو داره، چون دید من به یادگیری ماشین رو کاملاً تغییر داده!🥇

✔️ یه دوره فوق العاده که اصول و مفاهیم یادگیری ماشین و الگوریتم‌هاش رو از دید بهینه‌سازی بررسی می‌کنه و روی موضوعات زیر تمرکز داره:

⚫️ مدل‌های خطی و غیرخطی
⚫️ یادگیری تقویتی
⚫️ روش‌های گرادیان‌محور
⚫️ معماری شبکه‌های عصبی


💰 خلاصه خیلی دوره کاملیه و اسلایدها، تمرین‌ها، تکالیف و همه‌چیش هم موجوده:👇


┌ 👩‍💻 Intro to ML
└ 🗂 Course Homepage


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🗺راهنمای جامع «انتخاب الگوریتم مناسب یادگیری ماشین» برای پروژه‌ها

👨🏻‍💻 همیشه انتخاب الگوریتم مناسب تو پروژه‌های یادگیری ماشین برام چالش بوده. گاهی یه الگوریتم از نظر تئوری خیلی خوبه، ولی تو عمل بهینه‌ترین عملکرد رو نداره.

🏷 یکی از منابعی که این مدت خیلی بهم کمک کرد، همین جزوه 30 صفحه‌ایه. تو این جزوه الگوریتم‌ها رو هم کامل توضیح داده و هم کامل راهنماییت کرده که شرایط مناسب برای استفاده از هر الگوریتم چیه.

⏪ یه قسمت جذاب دیگشم، مقایسه عملکرد الگوریتم‌ها در سناریوهای مختلفه. قشنگ بهت میگه چیا باعث میشه یه الگوریتم تو یه پروژه موفق باشه یا نه.


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

❓ برای انجام پروژه‌های یادگیری ماشین از کجا شروع کنیم؟ چه پروژه‌هایی برای شروع بهتره؟


🔢 مرحله اول: پروژه‌های ساده؛ مثل پروژه‌های Kaggle و گیت‌هاب

👨🏻‍💻 برای شروع مسیر یادگیری ماشین، بهتره از پروژه‌های ساده‌تر شروع کنی. چند نمونه از این پروژه‌ها رو که می‌تونی باهاشون شروع کنی اینجاست:👇

✏️ پیش‌بینی قیمت مسکن: لینک
✏️ تشخیص ارقام دست‌نویس: لینک
✏️ تشخیص توییت‌های مربوط به بلایای طبیعی: لینک

🔴 نکته مهم! هیچ‌وقت کدها رو فقط کپی-پیست نکن! هر خط کد رو کامل درک کن و سعی کن با نحوه عملکردش آشنا بشی.


🔢 مرحله دوم: پروژه‌های شخصی‌سازی شده

👨🏻‍💻 حالا وقتشه که پروژه‌های معروف رو برداری و به دلخواه خودت تغییر بدی. مثلاً اگه پروژه‌ای در مورد پیش‌بینی قیمت مسکن در ایالت کالیفرنیا هست، می‌تونی مشابه همون پروژه رو برای شهر خودت انجام بدی؛ داده‌ها رو جمع‌آوری کنی، مدل یادگیری رو اجرا کنی و پارامترها رو بهینه کنی. اینجور پروژه‌ها به دلیل شخصی‌سازی، ارزش بالایی دارن و توجه بیشتری رو جلب می‌کنن.


🔢 مرحله سوم: پروژه‌های تحقیقاتی

👨🏻‍💻 در این مرحله باید با یک گروه تحقیقاتی کار کنی و اولین مقاله‌ی علمی خودت در حوزه یادگیری ماشین رو منتشر کنی. داشتن یک مقاله‌ی تحقیقاتی در کنفرانس‌هایی مثل NeurIPS ،ICML یا ICLR تو رو از 90% یادگیرنده‌های این حوزه متمایز می‌کنه. البته که این مرحله زمان و صبر می‌طلبه، ولی ارزشش رو داره.

🖥 اگه می‌خوای در این مورد بیشتر بدونی، این ویدئوی ۷ دقیقه‌ای رو ببین: لینک



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

💥 هر آموزش، فقط ۷۹,۰۰۰ تومن — با فرادرس هر چی میخوای یاد بگیر!
 
♨️ در جشنواره شگفتی آموختن، ۵۰۰ آموزش منتخب، ۷۹ هزار تومن شد.
 
👌 برنامه نویسی پایتون + مثال های عملی
 
👌 یادگیری ماشین با پایتون – ماشین لرنینگ
 
👌 کتابخانه های NumPy و Matplotlib در پایتون
 
👌 آموزش دیتاگارد در اوراکل Oracle
 
👌 ساختمان داده ها با پایتون
 
📚 لیست تمامی ۵۰۰ آموزش — [کلیک کنید]
 
🎁 کد تخفیف: AMG54

🔄 FaraDars - فرادرس

💻 وبینار رایگان «اهمیت پایتون در بازارهای مالی و نقشه‌راه یادگیری آن»

✔️سرفصل‌ها
⬅️ کارکرد پایتون در بازارهای مالی چیست؟
⬅️ طریقه ساخت استراتژی معاملات الگوریتمی
⬅️ استفاده از پایتون در بازار برای مدیریت دارایی

👤اساتید:
🎙مهندس محمد ناطقی
متخصص بازارهای مالی با تحلیلگری داده
🎙دکتر کامیار بقا
متخصص علوم داده و معاملات الگوریتمی

📆 تاریخ: شنبه | ۲۲ دی| ساعت ۲۰:۰۰

📊 ثبت‌نام :

➡️ zaya.io/0sorl ⬅️


✨ موسسه آموزش عالی آزاد توسعه
➖➖➖➖➖➖➖
🌐 https://tihe.ac.ir
📞 021-86741
📞 021- 91203070

🖊 جزوه خلاصه و جامع «یادگیری ماشین»

👨🏻‍💻 اگه می‌خوای مباحث یادگیری ماشین رو یه مرور سریع و کامل انجام بدی، این جزوه دقیقاً همون چیزیه که لازم داری! این جزوه در 50 صفحه همه‌چی رو از درخت تصمیم و رگرسیون خطی گرفته تا شبکه‌های عصبی و مدل‌های احتمالاتی رو پوشش میده.

✔️ یکی از ویژگی‌های فوق العاده این جزوه اینه که وقتی می‌خوای وارد مباحثی مثل شبکه‌های عصبی کانولوشنی یا یادگیری تقویتی بشی، دیگه احساس نمی‌کنی مباحث از سطح خودت بالاتره. همه چیز با مثال‌های ساده و قابل فهم توضیح داده شده و در نهایت به مرحله‌ای می‌رسی که الگوریتم‌های پیچیده رو می‌فهمی و اجرا می‌کنی!


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

.
🔹 ترم جدید حضوری/آنلاین

مسیر شغلی «مهندس هوش مصنوعی» 6 بهمن شروع می شود.

✅ یکساله مهندس AI شوید و آینده شغلی خودتان را تضمین کنید.

🔸 440 ساعت . 110 جلسه . 55 هفته . 20 پروژه . 8 کورس . 3 هیات علمی

♦️ مهارت‌های نرم‌افزاری . ریاضیات AI . یادگیری ماشین پیشرفته . یادگیری عمیق پیشرفته . MLOps . SDLC . پردازش ابری AWS/GCP . مدل‌های مولد و زبانی LLM/VLM


روش های پرداخت شهریه:
🔹 نقدی ۲۰% تخفیف
🔹 شرایط اقساطی
🔹 دانشجویی بلند مدت
🔹 سازمانی بدون پیش پرداخت
🔹 شهریه معوقه


مشاوره کامل قبل ثبت نام:
♦️ دایرکت: @daycheapply
♦️ پیامک: ارسال کد ۱ به ۰۹۳۰۰۲۱۴۴۴۱
♦️ اطلاعات بیشتر: dayche.com/ig

💲 5% کدتخفیف مخصوص این کانال: HY38PG66

t.me/daychecatalog
t.me/daycheapply

🖥 لیست ویدیو‌های
🥵 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»
🏷 محصولی از: Pista Academy

❗️ بخش اول: قسمت‌های 21-1


📣 قسمت (1): مقدمات و نصب Anaconda

📣 قسمت (2): رگرسیون خطی

📣 قسمت (3): رگرسیون خطی (2)

📣 قسمت (4): کتابخانه scikit-learn

📣 قسمت (5): روش‌های ارزیابی الگوریتم

📣 قسمت (6): روش‌های ارزیابی الگوریتم (2)

📣 قسمت (7): نکات رگرسیون خطی

📣 قسمت (8): بهبود مدل رگرسیون خطی

📣 قسمت (9): ساخت مدل رگرسیون خطی

📣 قسمت (10): بهینه کردن پارامتر‌های الگوریتم

📣 قسمت (11): بهینه کردن پارامتر‌های الگوریتم

📣 قسمت (12): منظم‌سازی

📣 قسمت (13): اعتبارسنجی متقابل

📣 قسمت (14): پیاده سازی مباحث جلسات قبل

📣 قسمت (15): منظم‌سازی L1

📣 قسمت (16): ElasticNetCV

📣 قسمت (17): مهندسی ویژگی

📣 قسمت (18): داده‌های پرت

📣 قسمت (19): حذف داده‌های پرت

📣 قسمت (20): Null Values

📣 قسمت (21): آماده سازی داده‌ها



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

.
🔹 ترم جدید غیرحضوری

مسیر شغلی دانشمند داده 21 بهمن شروع می شود.

✅ یکساله دیتاساینتیست کارآزموده شوید و رزومه قوی برای خود بسازید.

🔸 330 ساعت . 150 جلسه . 50 هفته . 27 پروژه . 8 کورس . 7 مدرس

🔸 شیرجه در علم داده . آمار و احتمال . داده کاوی و حل مساله . پایتون . منابع داده . ماشین لرنینگ . دیپ لرنینگ . بیگ دیتا . لینوکس و داکر

روش های پرداخت شهریه:
🔹 نقدی ۲۰% تخفیف 🔹 اقساطی 🔹 دانشجویی بلند مدت
🔹 سازمانی بدون پیش پرداخت 🔹 شهریه معوقه

مشاوره کامل قبل ثبت نام:
♦️ دایرکت: @daycheapply
♦️ پیامک: ارسال کد ۱ به ۰۹۳۰۰۲۱۴۴۴۱
♦️ اطلاعات بیشتر: dayche.com/ig

💲 5% کدتخفیف مخصوص این کانال: HY38PG66
t.me/daychecatalog
t.me/daycheapply

👨🏻‍💻 یه ابزار گرافیکی باحال پیدا کردم که می‌تونین پروژه‌های ماشین لرنینگ رو بدون نیاز به کدنویسی باهاش انجام بدین!


✏️ کمپانی Hugging Face با همکاری گوگل، یه ابزار درست کردن به اسم Visual Blocks. این ابزار گرافیکی کلی امکانات داره؛ از ساخت pipeline‌های متنوع گرفته تا استفاده از مدل‌های Hugging Face برای پروژه‌های یادگیری ماشین.

✅ خیلی از مثال‌ها و پروژه‌های از پیش آماده هم توی این ابزار وجود داره. مخصوصاً برای کسایی که تجربه‌ کدنویسی ندارن عالیه!👌

💸 این ابزارو می‌تونین کاملاً به صورت لوکال اجراش کنین یا از مدل‌های موجود به‌صورت آنلاین استفاده کنین.


┌ ✏️ Visual Blocks
├ 💰 LINK
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🎁 فرصت ویژه — بیش از ۱۰۰ آموزش جذاب پایتون با ۷۰⁒ تخفیف در فرادرس🤩
 
◾️ از جمله کاربردهای برنامه‌نویسی پایتون می‌توان به طراحی سایت، توسعه نرم‌افزار، هک و امنیت، بازی‌سازی، تحللی داده، هوش مصنوعی، ساخت اپلیکیشن موبایل و ... اشاره کرد.
 
✔️ برخی از پرطرفدارترین آموزش‌ها 👇
 
▫️ پایتون Python مقدماتی
 
▫️ آموزش پایتون با مثال‌های عملی
 
▫️ برنامه نویسی پایتون پیشرفته + ترفندها
 
▫️ برنامه نویسی شی گرا در Python
 
▫️ کتابخانه های NumPy و Matplotlib در پایتون
 
⭐️ کد تخفیف: DSH77
 
📚 مشاهده سایر آموزش‌ها - [کلیک کنید]
 
💎 آموزش‌های رایگان [+]

🔄 FaraDars - فرادرس

😍 با ابزار OpenHands؛ دیگه نیاز به کدنویسی نداری!

👨🏻‍💻 پلتفرم OpenHands با بیش از 33 هزار ستاره تو گیت‌هاب، فضایی رو فراهم کرده که توش می‌تونی با دستیارهای هوش مصنوعی کار کنی. حالا این دستیارها می‌تونن مثل یه توسعه‌دهنده واقعی برات کد بنویسن و کارهایی که قبلاً فقط یه برنامه‌نویس می‌تونست انجام بده رو، انجام بدن.


✅ فکر کن به جای اینکه خودت بشینی کد بزنی، این ابزار می‌تونه برات کدها رو دستکاری کنه، دستورات لازم رو اجرا کنه، تو وب بگرده دنبال جواب سوالات، APIها رو فراخوانی کنه، و حتی از منابعی مثل StackOverflow کمک بگیره و کدهای آماده رو برداره! این یعنی صرفه‌جویی تو وقت و انرژی و تمرکز بیشتر روی بخش‌های مهم و استراتژیک پروژه‌ات!

🖥 با چنین ابزاری دیگه لازم نیست روی کارهای روتین و تکراری تمرکز کنی. OpenHands در واقع دست راست برنامه‌نویس‌هاست و کمک می‌کنه به جای وقت گذاشتن روی کارهای کوچیک، روی ایده‌های بزرگتر و خلاقانه‌تر وقت بذاری.👇


┌ 🤖 OpenHands
├ 💰 Website
├ 😉 Tutorial Video
├ 📚 Documentation
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

از الان شروع کن، 2026 دیتاساینتیست شو!

همه دوره‌هایی که نیاز داری رو برات آماده کردیم.

فقط 24 ساعت فرصت داری که توی مسیر ماشین‌لرنینگ کوئراکالج با تخفیف ویژه 45 درصدی ثبت‌نام کنی.
7,586,000
4,172,300
اونم قسطی!

☄️ هوش تجاری، کلید موفقیت در دنیای امروز است؛ آیا آماده‌اید برای کشف رازهای آن⁉️

وبینار رایگان《مقدمه بر مفهوم و کاربرد هوش تجاری در صنعت》

📆 تاریخ برگزاری: جمعه ، 21 ام دی ماه
⏰ زمان برگزاری : 19 الی 20

👋 آینده کسب‌وکارها در دستان شماست!

🍰 آیا می‌دانید که چگونه می‌توانید با استفاده از داده‌ها، تصمیمات بهتری بگیرید و به رشد کسب‌وکار خود کمک کنید؟

👨‍🏫 سخنرانان :
دکتر حمید رضاحداد
تحلیگر ارشد هلدینگ صاد 
پژوهشگر و مدرس سیستم های هوش تجاری
دکتر امیر رضا تجلی
برگزیده بنیاد ملی نخبگان
راهبر ارشد علم داده

✅ چه چیزی یاد خواهید گرفت؟
🟣 مفهوم هوش تجاری و اهمیت آن در دنیای امروز
🟡 ابزارها و تکنیک‌های کلیدی برای تحلیل داده‌ها
🔴 چگونگی تبدیل داده‌ها به بینش‌های ارزشمند
🟢 مثال‌های واقعی از موفقیت‌های کسب‌وکارها با استفاده از هوش تجاری

لینک ثبت‌نام رایگان:
➡️➡️➡️https://tehrandata.org/dbi/

😮 یادگیری، رشد و موفقیت در دستان شماست. بیایید با هم این سفر را آغاز کنیم‼️

📨 Telegram | ⬛️ whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website | 💬 admin

📌 پذیرفتن اینکه داده‌ها امروز به یه سرمایه‌ی بی‌قیمت تبدیل شدن،
کافیه تا متوجه بشیم شرکت در بوت‌کمپ آموزشی استخدامی تحلیل داده مکتب شریف، یه فرصت استثائی برای اون‌هاییه که میخوان به کمک داده‌ها هم یه بازار کار عالی رو تجربه کنن و هم خیلی زود از رقباشون پیشی بگیرن.🥇

💻 مشاوره و ثبت‌نام

برای کسب اطلاعات بیشتر کافیه به آی‌دی ما پیام بدی! 🔽‌‌‌‌
🆔 @MaktabSharif_Admin

▪️▫️▪️▫️▪️▫️▪️▫️▪️▫️

🌐 وبسایت |📱کانال تلگرام | 📲 اینستاگرام

💻 #استخدام_با_طعم_آموزش

🔔 وبینار رایگان «معرفی بازار آپشن، مدیریت ریسک و کسب بازده اهرمی»

✔️سرفصل‌ها
⬅️ بازار آپشن چیست؟
⬅️ چگونه می‌توان با استفاده از بازار آپشن مدیریت ریسک کرد؟
⬅️ معاملات الگوریتمی در بازار آپشن چه کمکی به ما می‌کند؟

👤اساتید:
🔵مهندس محمد ناطقی
متخصص بازارهای مالی با تحلیلگری داده
🔵دکتر کامیار بقا
متخصص علوم داده و معاملات الگوریتمی

🖥 تاریخ: دوشنبه | ۱۷ دی | ساعت ۲۰ ⏰

🔗 ثبت‌نام رایگان :
https://zaya.io/dkpin

✨  موسسه آموزش عالی آزاد توسعه
➖➖➖➖➖➖➖
🌐 https://tihe.ac.ir
🎰 LinkedIn
📞  021-86741💻

💢 دوره حضوری/آنلاین طراحی داشبوردهای هوش تجاری با Power BI

⬅️شروع از 27 دی
⬅️روزهای پنجشنبه 9:00 الی 13:00
⬅️مدرس: احسان غلامی

👈پیش نیاز: آشنایی مقدماتی با مفاهیم هوش تجاری و Excel

✅در این دوره که بصورت کاملاً کارگاهی برگزار می شود با جدیدترین ابزار طراحی داشبوردهای هوش تجاری شرکت مایکروسافت بنام Power BI آشنا خواهید شد.


👀سرفصل دوره + ثبت نام👇
https://B2n.ir/a83156

📞تلفن ثبت نام: 02188738394
📣هر سوالی داری از @sematec بپرس

✅لذت پیشرفت را تجربه کنیم
🔰سماتک، مرکز آموزش‌های تخصصی IT
🚀@sematecofficial

🗺 نقشه راه جدید «یادگیری ماشین»
✅ آپدیت شده برای سال ۲۰۲۵!

👨🏻‍💻 چیزی تا شروع سال جدید میلادی باقی نمونده و تصمیم گرفتم یه نقشه راه آپدیت شده و به روز رو برای شروع یادگیری ماشین در سال 2025 بهتون معرفی کنم.

💸 این نقشه راه در 3 فاز و 12 ماه برای سال 2025 تهیه شده و از مفاهیم پایه شروع میشه و بعد دوره‌ها و منابع معتبر و کاربردی رو بهتون معرفی می‌کنه.

🔴 ویژگی مهم این نقشه راه اینه که فقط به مفاهیم تئوری نمی‌پردازه، بلکه با معرفی دوره‌ها و منابع کاربردی سعی می‌کنه تا شما رو درگیر انجام پروژه‌های واقعی کنه.


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

📄 چیت‌شیت جدید یادگیری ماشین
✅ خلاصه و جامع

👨🏻‍💻 این فایل چکیده‌ای از همه چیزایی که باید درباره ماشین لرنینگ بدونی. با این چیت‌شیت، می‌تونی یه تصویر کلی از حوزه داده‌ها و الگوریتم‌های مختلف به‌دست بیاری و بفهمی این الگوریتم‌ها از نظر ریاضیاتی چطور کار می‌کنن. این دید کلی باعث میشه تا درک درستی از مبانی ریاضی پشت یادگیری ماشین داشته باشی!


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🔹 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»

✅ قسمت شصت و سوم: "ادامه پروژه چهارم ML"
📣 قسمت پایانی!
📂 دیتاست پروژه: LINK
🔹 مدت زمان: 13:13
⚙️ محصولی از: Pista Academy


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

➕ 22 مفهوم ضروری ریاضی در یادگیری ماشین
📚 به همراه کتاب رایگان ریاضیات ML

👨🏻‍💻 اگه می‌خواین توی مهندسی یادگیری ماشین از بقیه جلو بزنین و جزو اون 1% برتر مهندس یادگیری ماشین باشین، ریاضی رو خیلی جدی بگیرین! این 22 مفهوم ریاضی رو باید مثل آب خوردن بلد باشین:👇


1️⃣ جبر خطی:

1) ضرب ماتریسی: برای تغییر و تبدیل داده‌ها به‌عنوان یک تابع.
2) بردار ویژه و مقدار ویژه: برای پیدا کردن الگوهای مهم در فضای چندبعدی.
3) تجزیه مقادیر منفرد (SVD): برای ساده‌سازی داده‌ها به اجزای پایه‌ای.
4) ضرب داخلی: برای سنجیدن میزان شباهت دو مجموعه ویژگی.
5) فضاهای برداری و نُرم‌ها: برای اندازه‌گیری فاصله‌ها و بزرگی‌ها.


2️⃣ حسابان:

6) مشتق: برای سنجیدن تأثیر متغیرها روی خروجی.
7) مشتق جزئی: برای تحلیل تغییرات چند متغیر.
8) قاعده زنجیره‌ای: برای ارتباط تغییرات بین متغیرها.
9) گرادیان نزولی: برای کاهش خطا به مرور و بهینه‌سازی.
10) انتگرال: برای محاسبه مساحت زیر منحنی‌ها.


3️⃣ آمار و و احتمال:

11) احتمال شرطی: برای تخمین احتمال با توجه به وقایع قبلی.
12) قضیه بیز: برای به‌روزرسانی پیش‌بینی‌ها با داده‌های جدید.
13) توزیع‌های احتمالی: برای توضیح خروجی‌های ممکن.
14) میانگین، میانه و مد: برای خلاصه‌سازی داده‌ها.
15) انحراف معیار و واریانس: برای سنجش پخش داده‌ها.
16) کوواریانس و همبستگی: برای پیدا کردن روابط بین متغیرها.
17) آزمون فرض: برای بررسی معتبر بودن نتایج.
18) قضیه حد مرکزی: برای فهم توزیع نمونه‌ها.


4️⃣ بهینه‌سازی:

19) گرادیان نزولی تصادفی: برای بهینه‌سازی کارآمد داده‌های بزرگ.
20) توابع هزینه: برای سنجیدن خطا در پیش‌بینی‌ها.
21) ضریب لاگرانژ: برای بهینه‌سازی با در نظر گرفتن محدودیت‌ها.
22) بهینه‌سازی محدب: برای پیدا کردن جواب‌های قطعی و بهینه.


┌ 📚 Mathematics for ML
├ 📄 Book (PDF)
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

👨🏻‍💻 کار کردن با داده‌ها برای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) همیشه راحت نیست، مخصوصاً وقتی فایل‌هایی با فرمت‌های مختلف مثل PPT, Excel، یا فایل‌های صوتی رو دارید که هرکدوم نیاز به مراحل پیش‌پردازش خاص خودشون رو دارن.

✔️ خوشبختانه مایکروسافت ابزار MarkItDown رو به صورت اُپن سورس منتشر کرده، که کار رو خیلی راحت‌تر می‌کنه.

✏️ یک کتابخونه پایتون که به شما اجازه می‌ده هر نوع سندی رو به فرمت Markdown تبدیل کنید. این ابزار فوق‌العاده می‌تونه در فرآیند آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) خیلی کاربردی باشه و پردازش فایل‌ها رو برای LLMها خیلی ساده‌تر کنه.

🥵 فرمت‌هایی که پشتیبانی می‌کنه: PDF, PPT, Word, Excel، تصاویر، فایل‌های صوتی، HTML, JSON, XML و فایل‌های ZIP.


┌ 🏷 MarkItDown
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

💻 وبینار رایگان «مسیر یادگیری تحلیل داده»

✅سرفصل‌ها:
🔴معرفی مسیر یادگیری تحلیل داده
🔴معرفی ابزارهای مورد نیاز تحلیل گر داده
🔴پرسش و پاسخ

👤سخنران: دکتر مجید ایوزیان
متخصص و مدرس حوزه علم داده

🗓 شنبه | ۱۵ دی | ساعت ۲۰

🔗 ثبت‌نام رایگان:
➡️ https://zaya.io/trm12

✨ موسسه آموزش عالی آزاد توسعه
➖➖➖➖➖➖➖
🌐 https://tihe.ac.ir
🎰 LinkedIn
📞 021-86741

🔠🔠🔠 ضرورت یادگیری Power BI

↩️ ابزار Power BI به افراد حرفه‌ای در حوزه داده و حتی تازه‌کاران در دنیای کسب‌وکار کمک می‌کند تا از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه استفاده کنند.

🔤 بـــرخی از کـاربـردهـا:
1️⃣ مصورسازی و گزارش‌گیری داده‌ها
ایجاد گزارش‌ها و داشبوردهایی که داده‌ها را به شکل بصری نمایش می‌دهند.
تبدیل داده‌ها به نمودارهایی مانند: نمودار دایره‌ای، درخت تجزیه، نمودار شاخص عملکرد کلیدی (KPI)، نمودارهای ستونی و نواری، و دیگر انواع نمودارها.

2️⃣ یکپارچه‌سازی داده‌ها
اتصال به منابع مختلف داده مانند صفحات اکسل، انبارهای داده محلی و ذخیره‌سازی ابری.
تبدیل داده‌های پراکنده به اطلاعات تجاری ارزشمند.
یکپارچه‌سازی Power BI با وب‌سایت‌ها.

3️⃣ تحلیل مالی
ایجاد صورت‌های مالی و ترازنامه‌ها.
تحلیل عملکرد فروش و سودآوری.

4️⃣ همکاری و اشتراک‌گذاری
دسترسی همگانی به داده‌ها و ابزارهای مصورسازی برای ایجاد یک فرهنگ کاری مبتنی بر داده.
همکاری در فضاهای کاری مشترک و استفاده از مجموعه داده‌های مشترک.

5️⃣ هوش تجاری
ردیابی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) و معیارها به‌صورت لحظه‌ای.
استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning) برای پیش‌بینی کسب‌وکار بر اساس داده‌های گذشته.

6️⃣ بازاریابی و فروش
اتصال Power BI به سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) برای تحلیل داده‌های مشتریان و بهبود تجربه مشتری.
تحلیل روندهای بازار و رفتار مصرف‌کنندگان برای شناسایی فرصت‌ها.


⬅️ این مهارت‌ها را می‌توانید طی 45 روز در مرکز مالی ایران کسب کنید:

🟫 مشاوره رایگان:
📱 @ifcpublic


📱 جزئیات بیشتر و ثبت نام:

📱 https://ifc.ir/908

🇮🇷🇮🇷🇮🇷بازوی آموزشی بازار سرمایه

🔹 دوره فارسی و جامع «یادگیری ماشین»

✅ قسمت شصت و دوم: "ادامه پروژه چهارم ML"
📂 دیتاست پروژه: LINK
🔹 مدت زمان: 23:16
⚙️ محصولی از: Pista Academy


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

آینده از آن شماست اگر با هوش مصنوعی همگام شوید!

در دنیای امروز، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی فقط یک انتخاب نیست، بلکه کلید موفقیت در دنیای حرفه‌ای است.

📦 بسته آموزشی ابزارهای هوش مصنوعی آکادمی همراه به شما می‌آموزد که چگونه از پیشرفته‌ترین ابزارها برای تسریع، بهبود و حرفه‌ای‌تر شدن در کارهایتان استفاده کنید:

🎥 ویرایش ویدیو با ابزارهایی مثل Luma ،Vidu ،Kling و Runway
🎨 طراحی گرافیک با Adobe Firefly ،Bing ،KREA و Runway
📚مدیریت پروژه‌ و آموزش هوشمند با چت‌بات‌هایی مثل ChatGpt و Gemini

📋  با یادگیری این مهارت‌های کلیدی، نه تنها در مسیر حرفه‌ای خود پیشرو خواهید بود، بلکه به متخصصی برجسته و متفاوت در دنیای حرفه‌ای تبدیل خواهید شد.

🎁 ۵۰ درصد تخفیف ثبت‌نام بسته ابزارهای هوش مصنوعی فقط تا پایان روز جمعه ۱۴ دی‌ماه ۱۴۰۳
کد تخفیف: AITools

🔗 اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام🔻
https://link.hamrah.academy/0g9

@hamrah_academy | آکادمی همراه

❇️ آموزش‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را حرفه‌ای یاد بگیرید!
 
🎉 بزرگترین تخفیف سال فرادرس 🎉
 
🎁 کد تخفیف ۷۰ درصدی: DSH77
 
💠 با استفاده از آموزش‌های فرادرس، امکان یادگیری به روشی آسان و در کمترین زمان ممکن فراهم شده است:
 
▫️ خوشه بندی داده ها با الگوریتم ژنتیک در پایتون
 
▫️ الگوریتم کلونی زنبور عسل در پایتون
 
▫️ آموزش‌های برنامه نویسی – مقدماتی تا پیشرفته
 
▫️ کاهش ابعاد با PSO در پایتون – تقلیل بعد داده با بهینه‌ سازی ازدحام ذرات
 
▫️ تهیه داشبورد تحلیل داده با Grafana
 
🔗 مشاهده سایر دوره‌ها [+]

🔄 FaraDars - فرادرس

🥇 بهترین مدل یادگیری ماشین رو برای داده‌هات پیدا کن!


👨🏻‍💻 فرض کن می‌خوای بهترین مدل یادگیری ماشین رو برای داده‌هات پیدا کنی. معمولاً مهندسای یادگیری ماشین برای بررسی داده‌ها و ساخت مدل‌ها از Jupyter استفاده می‌کنن.

✅ ولی اگه تمرکزت روی خروجی و نتیجه‌ست و نه خود کدنویسی، یه اپ تعاملی مثل Taipy می‌تونه خیلی به کارت بیاد.

✏️ این یه فریمورک، متن‌باز و مبتنی بر پایتونه و برای ساخت اپ‌های داده طراحی شده. باهاش می‌تونی یه اپلیکیشن تعاملی بسازی که هم قدرتمنده و هم انعطاف‌پذیر.

◀️چهار بخش اصلی داره:

🔢 بخش Data Node: جایی برای نگهداری داده‌ها (مثل متن، عدد، اشیاء، فایل‌های CSV و غیره).

🔢 بخش Task: یه تابع که داده‌ها رو می‌گیره، پردازش می‌کنه (مثلاً تمیز کردن داده) و خروجی رو به یه Data Node دیگه می‌ده.

🔢 بخش Pipeline: یه توالی مرتب از Taskها که قابلیت اجرای موازی و ذخیره موقت (Caching) رو هم داره.

🔢 بخش Scenario: تنظیمات Pipeline رو تعریف می‌کنه. هر اجرای جدید با ورودی‌های مختلف به‌عنوان یه Scenario جدید ذخیره می‌شه.


📺 تو ویدئوی بالا، می‌بینی که چطور با Taipy یه اپ ساخته شده که مدل‌های مختلف scikit-learn رو روی داده‌های شما مقایسه می‌کنه. اما اگه می‌خوای آموزش کاملش رو یاد بگیری از لینک‌های زیر استفاده کن:👇

┌ 🏷 Taipy
├ 💰 Website
├ 📄 Article
├ 😉 Youtube Channel
└ 🐱 GitHub-Repos

pip install taipy

🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🖥 جزوه «یادگیری ماشین»
🖥 دانشگاه شریف

👨🏻‍💻 یه جزوه عالی برای یادگیری ماشین که واقعاً محتوای فوق‌العاده‌ای داره. در 600 صفحه مفاهیم اصلی یادگیری ماشین رو به زبان ساده توضیح می‌ده و برای کسی که می‌خواد مباحث این حوزه رو یاد بگیره، یه منبع کامله!

🖥 از مباحث مقدماتی مثل آمار و احتمال، جبرخطی و بهینه سازی تا موضوعات پیشرفته‌تر مثل رگرسیون خطی و لجستیک و شبکه‌های عصبی رو پوشش میده. علاوه بر این، مثال‌های عملی و توضیحات کاملی توی این جزوه هست که یادگیری رو خیلی راحت‌تر می‌کنه.👌🏼



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa