🧠📊 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

💡 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

🔥 "چالش‌های پیشرفته برای مصاحبه پایتون" 📄 این داکیومنت شامل "120 سوال پیشرفته مصاحبه پایتون" است و برای آماده‌سازی شما در مصاحبه‌های فنی پایتون طراحی شده است. مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته پایتون را در بر می‌گیرد و شامل بخش‌های زیر است: 🔧 مفاهیم پایه‌ای و ترفندهای کارآمد: مانند استفاده از "pass" و کاهش زمان اجرای حلقه‌ها (Loop Unrolling). 🌐 توسعه وب با Flask: مزایای استفاده از Flask در پروژه‌های میکروسرویس (Microservices Architecture). 🔍 مهارت‌های برنامه‌نویسی پیشرفته: شامل دکوریتورها (Decorators) و مدیریت حافظه (Memory Management). 🧠 چالش‌های الگوریتمی: مثل مرتب‌سازی داده‌ها (Sorting Algorithms) و جستجوی دودویی (Binary Search). #پایتون #مصاحبه_فنی #برنامه_نویسی #توسعه_وب #الگوریتم #میکروسرویس ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

💡 پرسش‌های رایج در مصاحبه‌های الگوریتم یادگیری ماشین (ML Algorithm) اینفوگرافی از رایج‌ترین الگوریتم‌های مورد سوال در مصاحبه‌های نقش‌های داده در شرکت‌های بزرگ و استارتاپ‌ها: 🔹 جنگل تصادفی (Random Forest) در صدر 🔹 رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) و گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) نزدیک به آن 🔹 دیگر الگوریتم‌ها: رگرسیون خطی (Linear Regression)، درخت تصمیم (Decision Tree)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) 🚀 DataInterview #یادگیری_ماشین #مصاحبه_داده #الگوریتم ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience