🌷الْحَمْدُلِلَّهِ الَّذِی جَعَلَنَا مِنَ الْمُتَمَسِّکِینَ بِوِلاَیَةِ أَمِیرِالْمُؤْمِنِینَ عَلیِّ بنِ أَبِی طالِب وَ الْأَئِمَّةِ الْمَعصومیٖن عَلَیْهِمُ السَّلاَمُ🌷 عیدالله الاکبر، عید غدیر خم بر همه شیعیان امیرالمومنین علی علیه‌السلام تبریک و تهنیت باد. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

نمودار جادویی گارتنر برای پلتفرم‌های تحلیل و هوش تجاری 🔍 رهبران (Leaders): مایکروسافت، Salesforce (Tableau) بالاترین توانایی اجرا و کامل‌ترین چشم‌انداز 🔧 چالش‌گران (Challengers): Amazon Web Services، Google اجرای قوی، چشم‌انداز محدودتر 🌟 آینده‌نگران (Visionaries): Pyramid Analytics، ThoughtSpot چشم‌انداز کامل‌تر، اجرای ضعیف‌تر 🎯 بازیکنان ویژه (Niche Players): GoodData، Zoho توانایی اجرا و چشم‌انداز کمتر لینک مطلب ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📈 پیش‌بینی رشد بازار هوش مصنوعی از ۲۰۲۴ تا ۲۰۳۲ 🚀💡بازار هوش مصنوعی در سال‌های آینده با سرعتی خیره‌کننده رشد خواهد کرد. طبق پیش‌بینی‌ها، این بازار از ۶۳۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۴ به ۲۵۷۵ میلیارد دلار در سال ۲۰۳۲ خواهد رسید. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊💼 راهنمای جامع مصاحبه مهندسی داده 🔍 این فایل حاوی مجموعه‌ای ارزشمندی از سوالات رایج در مصاحبه‌های شغلی مهندسی داده به همراه پاسخ‌های تخصصی است. 🎯 مناسب برای: داوطلبان تازه‌کار در حوزه داده مهندسان داده با تجربه در جستجوی فرصت‌های جدید 📚 محتویات: تعاریف پایه‌ای مهندسی داده تفاوت‌های انبار داده و پایگاه داده عملیاتی مهارت‌های ضروری برای مهندسان داده سوالات پیشرفته در مورد Hadoop، ETL و دیگر ابزارهای تخصصی #مهندسی_داده #مصاحبه_شغلی #بیگ_دیتا #هدوپ #SQL ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🧠📊 راهنمای انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین این تصویر، یک راهنمای جامع برای انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسته به نوع داده و مسئله‌ای که می‌خواهید حل کنید، ارائه می‌دهد. با دنبال کردن مسیرهای مشخص شده، می‌توانید بهترین الگوریتم را برای مسئله خود بیابید. #یادگیری_ماشین #الگوریتم #داده_کاوی #هوش_مصنوعی #علم_داده #ماشین_لرنینگ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🧠🔍 آشنایی با اصطلاحات مهم در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) این تصویر، اصطلاحات کلیدی مرتبط با مدل‌های زبانی بزرگ را معرفی می‌کند. مدل پایه (Foundation Model): طراحی شده برای تولید و فهم متن‌های انسانی. ترانسفورمر (Transformer): شناخته شده به خاطر مکانیزم توجه. پرامپتینگ (Prompting): ارائه ورودی‌های دقیق به LLM برای تولید خروجی. طول کانتکست (Context-Length): حداکثر تعداد کلمات قابل پردازش. آموزش چند-مثاله (Few-Shot Learning): ارائه تعداد کم مثال برای انجام وظیفه. آموزش بدون مثال (Zero-Shot Learning): ارائه دستورالعمل‌های وظیفه بدون مثال. RAG (تولید تقویت شده با بازیابی): استفاده از اطلاعات بازیابی شده برای بهبود پاسخ‌ها. تنظیم دقیق (Fine-Tuning): تطبیق LLM به وظیفه خاص با آموزش بیشتر. توهم (Hallucination): تمایل به تولید اطلاعات نادرست. #مدل_زبانی #LLM #اصطلاحات ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

💡 خلاصه‌برگ جدید یادگیری ماشین 2024 📅 🔍 مشتمل بر : 📘 تعاریف کلی یادگیری ماشین (Machine Learning General): تعریف تابع هدف (target function) و انواع الگوریتم‌ها (پارامتریک (Parametric) و غیرپارامتریک (Non-Parametric)) 📊 روش‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت (Supervised and Unsupervised Learning): پیش‌بینی نتایج (Prediction) و یافتن ساختارهای پنهان (Hidden Patterns) 📚 مدل‌های مختلف (Types of Models): مدل‌های تمایزی (Discriminative Models) و مولد (Generative Models) ⚖️ مقابله با بایاس و واریانس (Bias-Variance Trade-off): تشخیص Underfitting و Overfitting 🔧 بهینه‌سازی و رگرسیون خطی (Optimization and Linear Regression): استفاده از Gradient Descent ✏️ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #ماشین_لرنینگ #داده_کاوی #علوم_داده #یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی_پیشرفته #الگوریتم #تحلیل_داده ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

✅ اتمسفر #پایتون: ابزارهای تحلیل داده این تصویر مجموعه‌ای از مهم‌ترین ابزارها و کتابخانه‌های پایتون را نشان می‌دهد که برای تحلیل داده، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، وب اسکرپینگ و... استفاده می‌شوند: 🛠 داده‌کاوی: Pandas، Vaex، NumPy 📊 پایگاه داده: Koalas، Dask 🤖 یادگیری ماشین: TensorFlow، PyTorch، Scikit-Learn، XGBoost 📈 بصری‌سازی: Matplotlib، Seaborn، Plotly 📅 سری‌های زمانی: Prophet، AutoTS 🗣 پردازش زبان طبیعی: spaCy، NLTK، BERT 📊 تحلیل آماری: SciPy، Statsmodels 🌐 وب اسکرپینگ: BeautifulSoup، Selenium، Scrapy #Python #DataScience #MachineLearning #NLP #WebScraping #DataVisualization ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

معرفی و تحلیل "رادار فناوری‌های هوش مصنوعی مولد" شرکت گارتنر را میتوانید در لینکدین مشاهده کنید: https://zaya.io/7flxv ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🏴 عاشورای حسینی تسلیت باد 🏴 📊 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

این تصویر به دسته‌بندی و توضیح حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی (AI) می‌پردازد: 🤖 هوش مصنوعی (AI): ساخت ماشین‌هایی با رفتار هوشمند (Intelligent Behavior). یادگیری ماشین (ML): 🏷 نظارت‌شده (Supervised Learning): آموزش با داده‌های برچسب‌دار. 🔍 بدون نظارت (Unsupervised Learning): شناسایی الگوها در داده‌های بدون برچسب. 🏆 تقویتی (Reinforcement Learning): یادگیری از طریق پاداش و مجازات. 🌐 یادگیری عمیق (Deep Learning): استفاده از شبکه‌های چندلایه (Multi-layered Networks) برای مدل‌سازی الگوهای پیچیده. 🧠 شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs): شبکه‌های چندلایه‌ای ضروری برای یادگیری عمیق 🔬 شبکه‌های عصبی (Neural Networks): مدل‌های الهام گرفته از مغز برای تشخیص الگوها. 📷 شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs): شبکه‌هایی برای شناسایی تصاویر. 🖼 هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI): ایجاد داده‌های جدید مشابه با داده‌های آموزشی، با استفاده از GANs و VAEs. 📝 مدل‌های زبان مبتنی بر ترنسفورمر: معماری‌های تخصصی برای پردازش زبان طبیعی مثل ChatGPT. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🌟آموزش بصری یادگیری عمیق 📘 این کتاب به شما کمک می‌کند تا به صورت بصری و بدون استفاده از فرمول‌های پیچیده ریاضی و کدنویسی، مفاهیم یادگیری عمیق را درک کنید. م 🔍 مباحث شامل: شبکه‌های عصبی، رگرسیون خطی و غیرخطی، طبقه‌بندی دودویی و چندکلاسه، و... 👨‍💻 نویسنده: معر عامر، دانش‌آموخته‌ی امپریال کالج لندن و متخصص یادگیری عمیق. #یادگیری_عمیق #کتاب_الکترونیک #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #آموزش ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience