✅ 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

📚 ساخت اولین سیستم RAG (Retrieval-Augmented Generation) 💡 این فایل آموزشی شامل مراحل ساخت یک سیستم RAG ساده برای پاسخگویی به سوالات بر اساس اسناد است. مفاهیم کلیدی مانند استخراج متن (Text Extraction)، تقسیم‌بندی متن (Text Chunking) و جستجوی برداری (Vector Search) را توضیح می‌دهد. 📄 محتوای فایل: استخراج متن از PDF با استفاده از PyMuPDF تقسیم‌بندی متن به قطعات کوچکتر (Chunking) روش‌های بازیابی اطلاعات: جستجوی کلیدواژه‌ای (Keyword-based) و جستجوی برداری (Vector-based) الگوریتم Okapi BM25 برای رتبه‌بندی اسناد استفاده از Embeddings برای محاسبه شباهت معنایی ساخت یک سیستم RAG ساده با استفاده از OpenAI API 🔬 این فایل همچنین محدودیت‌های سیستم RAG پایه را نشان می‌دهد و زمینه را برای بحث در مورد تکنیک‌های پیشرفته‌تر در فصل‌های بعدی فراهم می‌کند. 📢 #RAG #NLP #MachineLearning #VectorSearch #TextExtraction #پردازش_زبان_طبیعی #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📑 آموزش آسان مدل‌های زبان بزرگ (Quick Guide to LLMs) 💡این فایل یک راهنمای کامل برای استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)، مانند GPT و BERT، ارائه می‌دهد. با توضیح مباحثی از جمله مهندسی درخواست (Prompt Engineering) و تنظیمات تخصصی (Fine-Tuning)، این راهنما به شما کمک می‌کند تا از این مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی خود به بهترین شکل بهره‌برداری کنید. 📄 ساختار فایل: مقدمه‌ای بر LLMها: توضیح چیستی و کاربردهای مختلف استراتژی‌های مهندسی درخواست: چگونگی بهینه‌سازی تعامل با مدل تنظیمات تخصصی مدل‌ها: راه‌های بهبود عملکرد مدل‌ها برای وظایف خاص پیاده‌سازی در ابر (Cloud Deployment): نکات کلیدی برای استقرار در فضای ابری 📢 #مدل_زبان_بزرگ #هوش_مصنوعی #مهندسی_درخواست #تنظیم_تخصصی #NLP #AI #CloudDeployment ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📚 ساخت اولین سیستم RAG (Retrieval-Augmented Generation) 💡 این فایل آموزشی شامل مراحل ساخت یک سیستم RAG ساده برای پاسخگویی به سوالات بر اساس اسناد است. مفاهیم کلیدی مانند استخراج متن (Text Extraction)، تقسیم‌بندی متن (Text Chunking) و جستجوی برداری (Vector Search) را توضیح می‌دهد. 📄 محتوای فایل: استخراج متن از PDF با استفاده از PyMuPDF تقسیم‌بندی متن به قطعات کوچکتر (Chunking) روش‌های بازیابی اطلاعات: جستجوی کلیدواژه‌ای (Keyword-based) و جستجوی برداری (Vector-based) الگوریتم Okapi BM25 برای رتبه‌بندی اسناد استفاده از Embeddings برای محاسبه شباهت معنایی ساخت یک سیستم RAG ساده با استفاده از OpenAI API 🔬 این فایل همچنین محدودیت‌های سیستم RAG پایه را نشان می‌دهد و زمینه را برای بحث در مورد تکنیک‌های پیشرفته‌تر در فصل‌های بعدی فراهم می‌کند. 📢 #RAG #NLP #MachineLearning #VectorSearch #TextExtraction #پردازش_زبان_طبیعی #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience