✔️ پیشبینی قیمت خانه با استفاده از رگرسیون خطی در پایتون
در این پروژه:
🌻 دادههای مربوط به متراژ، تعداد اتاق، پارکینگ، انباری، آسانسور و آدرس بررسی شده
🌻 دادهها پیشپردازش شدن
🌻 مدل آموزش دیده و ارزیابی شده (با MSE و R²)
👈 یه مثال ساده و کاربردی برای یادگیری رگرسیون در یادگیری ماشین
📎 سورس کامل پروژه در گیتهاب:
https://github.com/ArefehKabiri/housePrice/tree/main
#sklearn | #pandas | #LinearRegression | @LearnPythonIcy
✔️ اگه تازهکاری تو یادگیری ماشین یا میخوای Logistic Regression رو عملی یاد بگیری، این پروژه رو از دست نده.
🌼 دیتا پیشپردازش شده
🌼 مدل آموزش دیده
🌼 نتایج ارزیابی شده
📎 سورس کامل پروژه در گیتهاب:
https://github.com/ArefehKabiri/titanicLogisticRegression/tree/main
#sklearn | #pandas | #LogisticRegression | @LearnPythonIcy
✔️ مدلتون خوب کار میکنه ولی عالی نیست؟
وقتشه با چند تکنیک پیشرفته، یک لول بالاتر ببریدش!
این ۵ روش باعث میشن مدلهای یادگیری عمیق عملکرد بهتری داشته باشن، حتی وقتی داده یا منابع محدوده.
توی این اسلایدها خیلی خلاصه و کاربردی گفتم هر تکنیک چیه و چرا مهمه.
👈 اسلاید آخر هم همه نکات رو یکجا جمعبندی کردم.
👀 کدوم تکنیک رو قبلاً امتحان کردی و جواب گرفتهای؟
#یادگیری_عمیق | #هوش_مصنوعی
#DeepLearning | #MachineLearning | #AI | #DataScience | #MLTips
@LearnPythonIcy
وقتی مدلهای هوش مصنوعی مثل نوزادان رفتار میکنند! 👶🤖
🔍 ماجرا:
امروز یک مدل تشخیص تصویر رو تست میکردم. فقط با کمی تغییر نور، همهچیز رو اشتباه گرفت!
واقعاً یاد نوزاد افتادم که:
پدربزرگ با کلاه رو نمیشناسه! (Overfitting)
اسب آبی رو با گراز اشتباه میگیره! (Underfitting)
💡 چرا این اتفاق میافته؟
1. یادگیری سطحی: مدلها مفهوم رو نمیفهمن، فقط الگو رو حفظ میکنن.
2. حساسیت شدید: کوچکترین تغییر در ورودی = پیشبینی اشتباه!
3. توهم (Hallucination): چیزهایی میبینن یا میسازن که اصلاً وجود نداره.
🚀 راهکارها:
✔ گسترش دادههای آموزشی (مثل دنیای پرماجرای یک نوزاد)
✔ استفاده از Regularization برای یادگیری پایدارتر
✔ تست در شرایط واقعی و متنوع
#DeepLearning #هوش_مصنوعی #Overfitting #Underfitting #MachineLearning