⚙️ آشنایی با ۱۰ اصطلاح مهم دنیای برنامه‌نویسی
قسمت چهارم

1️⃣ Runtime (زمان اجرا)
مرحله‌ای که برنامه واقعاً اجرا می‌شود و کدها به ترتیب عملیات خود را انجام می‌دهند.

2️⃣ Environment (محیط اجرا)
فضایی که برنامه در آن اجرا می‌شود؛ مانند محیط توسعه، محیط تست و محیط تولید (Production).

3️⃣ SDK (کیت توسعه نرم‌افزار)
مجموعه‌ای از ابزارها، مستندات و کتابخانه‌ها که برای ساخت برنامه در یک پلتفرم خاص ارائه می‌شود.

4️⃣ Thread (رشته اجرا)
جریان سبک‌وزنی از اجرای کد که اجازه می‌دهد چند بخش از برنامه هم‌زمان اجرا شوند.

5️⃣ Concurrency (هم‌زمانی)
توانایی اجرای چند عملیات به‌طور هم‌زمان یا شبه‌هم‌زمان در یک برنامه برای افزایش کارایی.

6️⃣ Middleware (میان‌افزار)
بخشی از برنامه که بین درخواست ورودی و منطق اصلی قرار می‌گیرد؛ برای پردازش، احراز هویت، لاگ‌گیری و…

7️⃣ Container (کانتینر)
روش بسته‌بندی برنامه و وابستگی‌های آن در یک محیط ایزوله (مثل Docker) برای اجرا روی هر سیستم.

8️⃣ Microservice (معماری میکروسرویس)
سبکی از توسعه نرم‌افزار که سیستم را به چند سرویس کوچک، مستقل و قابل استقرار جداگانه تقسیم می‌کند.

9️⃣ Webhook (وب‌هوک)
روشی برای ارسال خودکار داده از یک سرویس به سرویس دیگر هنگام وقوع یک رویداد مشخص.

🔟 Caching (کش کردن)
روش ذخیره‌سازی موقت داده‌ها برای دسترسی سریع‌تر و کاهش بار روی سرور.


✨️ یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #اصطلاحات_برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #LearnPython #ProgrammingTerms #PyVision

🌐 @PyVision

📘 پس از انتشار مجموعه نخست تمرین‌های دستور شرطی if، این بار گام بعدی را با ۲۰ تمرین تکمیلی برمیداریم؛ تمرین‌هایی که کمک می‌کنند منطق شرطی را در سناریوهای واقعی‌تر و متنوع‌تری تجربه کنیم. 💡🐍

🔹 تشخیص شرایط عددی در موقعیت‌های مختلف
🔹 مقایسه و ارزیابی ورودی‌ها بر اساس منطق شرطی
🔹 بررسی محدودیت‌ها، بازه‌ها و حالت‌های چندگانه
🔹 تقویت توانایی تحلیل و تصمیم‌گیری مرحله‌به‌مرحله در کد

یاد بگیریم،
تمرین کنیم،
حرفه‌ای شویم. ✨️

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #شرط #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #PyVision #LearnPython #PythonIfElse #CodingPractice #Programming #code

🌐 @PyVision

📘 معرفی کتابخانه‌ی Scikit-Learn، ستون اصلی یادگیری ماشین در پایتون

اگر بخواهیم وارد دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning) شویم، یکی از اولین کتابخانه‌هایی که باید با آن آشنا شویم، Scikit-Learn است؛ ابزاری قدرتمند برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های مختلف.

🔹 ماهیت آن چیست؟
یک کتابخانه‌ی متن‌باز پایتونی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین که روی کتابخانه‌های NumPy، SciPy و Matplotlib ساخته شده است. این ابزار به ما کمک می‌کند تا بدون پیچیدگی‌های ریاضی، مدل‌ها را پیاده‌سازی و تست کنیم.

🔹 چه قابلیت‌هایی دارد؟
✔️ الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) مثل SVM، KNN، Decision Tree
✔️ الگوریتم‌های رگرسیون (Regression) مثل Linear Regression و SVR
✔️ الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) مثل K-Means و DBSCAN
✔️ ابزارهای پیش‌پردازش داده‌ها (Scaling, Encoding, Normalization)
✔️ ابزارهای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
✔️ ابزارهای ارزیابی مدل‌ها (Confusion Matrix، Cross-Validation و…)

🔹 یک مثال ساده: آموزش یک مدل طبقه‌بندی

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# بارگذاری دیتاست
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# تقسیم داده‌ها
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# ایجاد و آموزش مدل
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# دقت مدل
print(model.score(X_test, y_test))

🔹 کاربردها:
این کتابخانه کاربرد های گسترده‌ای دارد از جمله برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی، طبقه‌بندی، تحلیل داده، هوش مصنوعی، و آموزش مفاهیم پایه تا متوسط یادگیری ماشین.

📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #پایتون #یادگیری_ماشین #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #تحلیل_داده #پای_ویژن
#Python #ScikitLearn #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

📘 با مفهوم حلقه‌ی for آشنا شدیم، وقت آن رسیده است که با حل مجموعه‌ای از ۲۰ تمرین ساده و کاربردی، این مفهوم مهم را در عمل تجربه کنیم.
این تمرین‌ها کمک می‌کنند منطق تکرار، پیمایش داده‌ها و پردازش مرحله‌ای را بهتر درک کنیم و درک خود را یک پله بالاتر ببریم. 🐍💡

در پست‌ها، پاسخ تمام تمرین‌ها در کنار هم قرار گرفته تا بتوانیم روند حل را به‌صورت یک‌جا مشاهده و به‌راحتی مرور کنیم.

یادگیری زمانی مؤثرتر است که هم بخوانیم و هم تمرین کنیم.✨

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #حلقه #کدنویسی #یادگیری_پایتون #پای_ویژن
#Python #CodingPractice #ForLoop #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

❓با توجه به کد زیر، خروجی نهایی دو دستور print چیست؟
و کدام یک از دو آبجکت a و b شناسهٔ (id) جدید می‌گیرد؟

❓️Given the code below, what is the final output of the two print?
And which one of the two objects, a or b, receives a new id?

a = (1, 2, 3)
b = [1, 2, 3]

a += (4, 5)
b += [4, 5]

print(a)
print(b)

🔍 نکتهٔ

● تاپل‌ (tuple) غیرقابل‌تغییر است و += یک آبجکت جدید می‌سازد.
● لیست (list) قابل‌تغییر است و += روی همان آبجکت قبلی اعمال می‌شود.



#️⃣ #برنامه_نویسی #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #PythonTypes #CodingChallenge #PyVision

🌐 @PyVision

📘 گزارش مجمع جهانی اقتصاد یک پیام روشن دارد:
دنیا به سرعت در حال تغییر است؛ مهارت‌ها هم همین‌طور.

بعد از مطالعهٔ این گزارش، احتمالاً یک سؤال مهم ذهن ما را درگیر می‌کند:

«برای موفقیت در آینده چه کاری باید انجام بدهیم؟»


🔹 ۱. روی مهارت‌های دیجیتال سرمایه‌گذاری کنیم.

یادگیری زبان برنامه‌نویسی، تحلیل داده، هوش مصنوعی، امنیت سایبری و سواد فناوری
در حال تبدیل شدن به کلیدی‌ترین مهارت‌های آینده هستند.



🔹 ۲. یادگیری مداوم را به یک عادت تبدیل کنیم.

جهان آینده متعلق به کسانی است که پیوسته یاد می‌گیرند و مهارت‌های خود را به‌روز نگه می‌دارند.



🔹 ۳. از فناوری نترسیم؛ آن را به نفع خودمان استفاده کنیم.

هوش مصنوعی بسیاری از کارهای تکراری را انجام می‌دهد،
اما کسی که از AI به‌عنوان ابزار استفاده می‌کند همیشه یک گام جلوتر است.



🔹 ۴. مهارت‌های نرم همچنان قدرت دارند.

تفکر تحلیلی، خلاقیت، چابکی، خودآگاهی و توان رهبری
از مهم‌ترین مهارت‌هایی هستند که هیچ ماشینی نمی‌تواند جایگزینشان کند.



🔹 ۵. امروز شروع کنیم.

حتی یادگیری یک کتابخانه جدید پایتون یا یک مهارت کوچک،
می‌تواند مسیر ما را در آینده کاملاً تغییر دهد.


⚠️ دنیا منتظر هیچ‌کسی نمی‌ماند؛
اما با مسیر یادگیری درست، آینده می‌تواند فرصت‌های بزرگی برای شما بسازد.

✨️ یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم.


#️⃣ #مهارت_های_دیجیتال #آینده_شغلها #آینده_مهارتها #هوش_مصنوعی #پایتون
#DigitalSkills #FutureOfJobs #AI #Python #FutureOfWork #Reskilling #Upskilling

🌐 @PyVision

✅ پاسخ چالش
🔢 خروجی دستور های ()print:

(1, 2, 3, 4, 5)
[1, 2, 3, 4, 5]

🟢 در این چالش با تفاوت بین دو نوع داده‌ی مهم روبه‌رو هستیم:

● تاپل (tuple) یک نوع داده غیرقابل‌تغییر (immutable) است.
بنابراین عملگر += نمی‌تواند آن را در همان حافظه تغییر دهد و یک آبجکت جدید می‌سازد؛ به همین دلیل id(a) تغییر می‌کند.

● لیست (list) یک نوع داده قابل‌تغییر (mutable) است.
عملگر += روی لیست به‌صورت in-place اجرا می‌شود و عناصر جدید به همان آبجکت قبلی اضافه می‌شوند؛ بنابراین id(b) تغییر نمی‌کند.

📌 نتیجه:

● a → آبجکت جدید می‌گیرد
● b → همان آبجکت قبلی باقی می‌ماند


🟢 This challenge highlights the difference between mutable and immutable types in Python:

● A tuple is immutable, so the += operator cannot modify it in place.
Instead, Python creates a new object, which means the id of a changes.

● A list is mutable, and += modifies it in place.
New elements are added to the same object, so the id of b remains unchanged.

📌 Final result:

● a → gets a new object (id changes)
● b → stays the same object (id does not change)


#️⃣ #آموزش_پایتون #چالش #نوع_داده #برنامه_نویسی
#Python #PythonChallenge #PythonTypes #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

📌 معرفی شناخته‌شده ترین سایت‌های فریلنسری در ایران

اگر به‌عنوان برنامه‌نویس به دنبال پروژه و کسب درآمد هستید، این وبگاه‌ها می‌توانند نقطهٔ شروع خوبی باشند:

🔘 پونیشا ⬅️ بزرگترین بازار کار آنلاین فریلنسری ایران با طیف گسترده‌ای از پروژه‌ها

🔘 پارس فریلنسر ⬅️ قدیمی‌ترین پلتفرم فریلنسری با پایگاه ثابتی از کارفرماهای حرفه‌ای

🔘 پارسکدرز ⬅️ تخصصی‌ترین سایت برای برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان با پروژه‌های فنی متنوع

🔘 کارلنسر ⬅️ سامانه‌ای مدرن با سیستم اِسکرو (ضمانت پرداخت) برای امنیت بیشتر فریلنسرها

🔘 انجام می‌دم ⬅️ مناسب برای پروژه‌های کوچک و سریع با قیمت مناسب و فرآیند ساده

✅️ برای شروع، همزمان در ۲ یا ۳ سایت پروفایل بسازید و با پذیرش و انجام پروژه‌ها بر اساس توانایی های خود، و دریافت نظرات متنوع، اعتبار خود را افزایش دهید.


#️⃣ #فریلنسری #برنامه_نویسی #پایتون #اشتغال_آنلاین #پونیشا #کارلنسر #پارسکدرز #پارس_فریلنسر #انجام_میدم
#python #freelancer #programming #ponisha

🌐@PyVision

📘 معرفی فریم‌ورک Flask

فریم‌ورک Flask یک فریم‌ورک وب سبک (Micro Framework) در پایتون است که برای ساخت وب‌اپلیکیشن‌ها و APIها با سادگی و انعطاف‌پذیری بالا طراحی شده است.
در Flask هسته‌ی اصلی کوچک است و امکانات موردنیاز از طریق افزونه‌ها اضافه می‌شوند.

🔹 ویژگی‌های کلیدی
■مسیریابی (Routing) ساده
■ مدیریت Request / Response
■ قالب‌ساز Jinja2
■نشست کاربری (Session) امن با Signed Cookie
■ سرور توسعه با دیباگر
■ سازگار با WSGI

🔹 معماری و شیوه‌ی کار
در Flask همه‌چیزبا یک شیء ساده شروع می‌شود:

app = Flask(__name__)

مسیرهابا decoratorها تعریف می‌شوند و هر بخش از برنامه می‌تواند به‌صورت ماژولار توسعه پیدا کند.
برای امکانات پیشرفته‌تر(دیتابیس، احراز هویت و…)از افزونه‌هایی بسان:
■ Flask-SQLAlchemy
■ Flask-Login
استفاده می‌شود.

🔹 مناسب برای
■ پروژه‌های کوچک تا متوسط
■ برای APIها و Microservice
■ نمونه‌سازی (Prototype) سریع

📌 منابع:
🔘Flask (web framework)
🔘Build a Scalable Flask Web Project
🔘Introduction to Web Development using Flask

#️⃣ #توسعه_وب
#Flask #Python #WebDevelopment #Backend

🌐 @PyVision

📚 مرور کتاب‌ها
قسمت اول
در این پست مروری داریم بر معتبرترین کتاب‌ها و منابع آموزشی (۱۰ کتاب اول) که تا بدین لحظه در کانال معرفی شده‌اند:

1. Python Crash Course

2. Head First Python

3. Python Programming for Beginners

4. Automate the Boring Stuff with Python

5. Fluent Python

6. Effective Python

7. Programming Python

8. Python for Data Analysis

9. Hands-On Machine Learning

10. Introduction to Machine Learning with Python


✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم.👨🏽‍💻

#️⃣ #کتاب_پایتون #آموزش_پایتون #منابع_آموزشی #پایتون #برنامه_نویسی #کتاب #پای_ویژن
#PythonBooks #PythonLearning #ProgrammingResources #book #Python #PyVision

🌐 @PyVision

🌀 حلقه while یکی از مهم‌ترین ابزارها برای اجرای تکرارهای شرطی در پایتون است؛
جایی که تا برقرار بودن یک شرط، کد بارها اجرا می‌شود.

در این پست، ۲۰ تمرین ساده اما کاملاً کاربردی را یکجا حل کرده‌ایم تا منطق حلقه‌ها، شمارنده‌ها و کنترل جریان برنامه را به‌صورت عملی تقویت کنیم.
اگر در حال یادگیری پایتون هستید، این تمرین‌ها دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید 💡🐍

یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم 🚀

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #برنامه_نویسی #حلقه_تکرار
#Python #LearnPython #WhileLoop #CodingPractice

🌐 @PyVision

آخرین تحولات پایتون و هوش مصنوعی در پست بعدی 👇🏽

#️⃣ #اخبار_فناوری #هوش_مصنوعی #پایتون
#TechNews #ArtificialIntelligence #Python

🌐 @PyVision

📰 خبر های فناوری | پایتون و هوش مصنوعی

بر اساس تازه‌ترین مطالب منتشرشده در وب‌سایت GeeksforGeeks، دنیای Python و Artificial Intelligence در سال ۲۰۲۵ با دو روند مهم همراه است:
تکامل تدریجی پایتون و رشد شتابان هوش مصنوعی چندوجهی(Multimodal AI).

🔹 آخرین وضعیت Python
مطابق گزارش GeeksforGeeks، انتشار نسخه‌ای با عنوان Python 4.0 در آیندهٔ نزدیک برنامه‌ریزی نشده است. توسعه‌دهندگان اصلی، از جمله خالق پایتون، ترجیح می‌دهند مسیر Python 3.x را با انتشار نسخه‌های بهینه‌تر (مانند 3.11، 3.12 و 3.13) ادامه دهند.
تغییرات بنیادین مثل حذف GIL یا ناسازگاری گسترده با افزونه‌های C تنها دلایل احتمالی برای یک جهش بزرگ به نسخه ۴ خواهند بود.

🔹 اکوسیستم کتابخانه‌های پایتون
مقالات جدید این سایت نشان می‌دهد که در سال ۲۰۲۵، قدرت اصلی پایتون همچنان در تنوع و بلوغ کتابخانه‌های آن است؛ موضوعی که این زبان را برای حوزه‌هایی مانند علم داده، یادگیری ماشین و توسعه نرم‌افزار بسیار جذاب نگه می‌دارد.

🔹 هوش مصنوعی در ۲۰۲۵
خبرها در GeeksforGeeks تمرکز ویژه‌ای بر روندهای نوین AI دارد؛ از جمله:

● مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
● هوش مصنوعی مولد
● سیستم‌های چندوجهی (Multimodal AI) که متن، تصویر و ویدئو را هم‌زمان پردازش می‌کنند

این اخبار بیشتر جنبهٔ کاربردی دارند و، ابزارها و روندهای روز را برای توسعه‌دهندگان معرفی می‌کنند.

🔹 روندهای کلان AI و ML
موضوعاتی مانند توضیح‌پذیری مدل‌ها، Edge AI، یادگیری فدرال (Federated Learning / با یادگیری محلی متفاوت است)، اخلاق و کاهش سوگیری الگوریتم‌ها همچنان در مرکز توجه قرار دارند.

✳️ به طور خلاصه، پایتون با ثبات و تکامل تدریجی مسیر خود را ادامه می‌دهد، در حالی که هوش مصنوعی با سرعت بالا و رویکردهای چندوجهی در حال تغییر شکل آیندهٔ فناوری است.

🔮 شما کدام را محتمل‌تر می‌دانید؟
ادامهٔ تکامل آرام پایتون یا یک جهش بزرگ؟
هوش مصنوعی تک‌وجهی یا کاملاً چندوجهی؟
نظرتان را با ما به اشتراک بگذارید.

📌 منابع:
🔘 Latest Update on Python 4.0
🔘 Top 20 Python Libraries To Know in 2025
🔘 Future of AI in 2025: Top Trends and Predictions
🔘 Artificial Intelligence Archives – GeeksforGeeks
🔘 Top 20 Trends in AI and ML to Watch in 2024

#️⃣ #پایتون #هوش_مصنوعی #اخبار_فناوری #برنامه_نویسی
#Python #ArtificialIntelligence #AITrends #TechNews

🌐 @PyVision

📘 محیط‌های توسعه، اجرا و تست در هوش مصنوعی

در مسیر یادگیری و اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی، فقط دانستن الگوریتم‌ها کافی نیست؛
باید بدانیم کجا کدنویسی کنیم، کجا تست کنیم و کجا پروژه را اجرا کنیم.
به همین دلیل، در این پست با محیط‌های معروف و پرکاربرد توسعه (IDE) آشنا می‌شویم.

🔹 ۱️ Jupyter Notebook
● آموزش
● تحلیل داده
● آزمایش سریع مدل‌ها
مزیت:
● اجرای مرحله‌به‌مرحله کد
● دیدن فوری خروجی‌ها


🔹 ۲️ Google Colab
● اجرای پروژه‌های AI بدون نیاز به سیستم قوی
● دسترسی به GPU و TPU
مزیت:
● اجرا در فضای ابری
● مناسب یادگیری عمیق


🔹 ۳️ VS Code
Visual Studio Code
● توسعه حرفه‌ای پروژه‌های AI
● مدیریت کد، محیط مجازی و دیباگ
مزیت:
● اجرای Notebook داخل محیط
● مناسب کارهای دانشگاهی، تیمی و پروژه‌های منعطف


🔹 ۴️ PyCharm
JetBrains – PyCharm
● توسعه ساختاریافته و پروژه‌محور
مزیت:
● مدیریت حرفه‌ای پروژه
● مناسب پروژه‌های ساختاریافته و تیمی


🔹 ۵️ Spyder / Anaconda
● محاسبات علمی
● کارهای پژوهشی
مزیت:
● محیط یکپارچه مخصوص دیتا و ML


■ محیط Jupyter ⬅️ برای آموزش و تحلیل
■ محیط Colab ⬅️ برای بدون سخت‌افزار قوی
■ محیط های VS Code / PyCharm ⬅️ برای پروژه‌های حرفه‌ای‌تری و سنگین‌تر

🔵 پس از این در پست‌های آینده به‌جای تکرار، به این پست مرجع اشاره خواهیم کرد.

#️⃣ #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #پایتون #برنامه_نویسی #محیط_توسعه
#ArtificialIntelligence #MachineLearning #Python #DataScience

🌐 @PyVision

📘 معرفی کتابخانه Statsmodels
تحلیل آماری و مدل‌سازی کلاسیک در پایتون

کتابخانه Statsmodels یک کتابخانه‌ی تخصصی پایتون برای تحلیل آماری، مدل‌سازی داده‌ها و استنباط علمی است.
این کتابخانه بیشتر از آن‌که به دنبال صرفاً «پیش‌بینی» باشد، روی فهم رابطه‌ی بین متغیرها و تفسیر نتایج تمرکز دارد.
به همین دلیل، Statsmodels در حوزه‌هایی مانند تحلیل داده، اقتصادسنجی(Econometrics)، علوم اجتماعی و پژوهش‌های دانشگاهی بسیار پرکاربرد است.

🔹 چه کاری برای ما انجام می‌دهد؟

با استفاده از Statsmodels می‌توانیم:
● روابط بین متغیرها را به‌صورت آماری بررسی کنیم
● اثر هر متغیر را به‌طور شفاف تحلیل کنیم
● معنی‌داری آماری نتایج را بسنجیم
● خروجی‌هایی قابل استناد برای گزارش و مقاله تولید کنیم
■ این کتابخانه کمک می‌کند بفهمیم چرا یک مدل کار می‌کند، نه فقط این‌که چقدر دقیق است.

🔹 قابلیت‌های اصلی این کتابخانه

1️⃣ مدل‌های رگرسیون کلاسیک
● رگرسیون خطی (OLS)
● رگرسیون لجستیک
● مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
■ در خروجی این مدل‌ها اطلاعاتی مانند ضرایب، مقدار p-value، بازه اطمینان و شاخص‌های برازش مدل ارائه می‌شود.


2️⃣ تحلیل آماری و آزمون فرضیه
● آزمون‌های آماری پرکاربرد
● بررسی توزیع داده‌ها
● تحلیل همبستگی
● تحلیل واریانس (ANOVA)
■ این بخش برای تصمیم‌گیری علمی و داده‌محور اهمیت زیادی دارد.

3️⃣ تحلیل سری‌های زمانی (Time Series)
● مدل‌های AR، MA، ARIMA و SARIMA
● بررسی روند، فصل‌پذیری و نوسانات
● پیش‌بینی داده‌های وابسته به زمان
■ مناسب برای داده‌های اقتصادی، مالی، فروش و هر نوع داده‌ی زمانی واقعی

4️⃣ تمرکز بر تفسیر نتایج (نقطه قوت اصلی)
کتابخانه Statsmodels خروجی‌هایی ارائه می‌دهد که:
● کاملاً قابل تفسیر هستند
● برای گزارش‌های علمی و مدیریتی مناسب‌اند
● نشان می‌دهند کدام متغیرها اثرگذار و کدام بی‌تأثیرند


🔹 کتابخانه Statsmodels در کنار یادگیری ماشین

در پروژه‌ها، Statsmodels اغلب در کنار کتابخانه‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود:
● یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
● کتابخانه Statsmodels برای تحلیل و تفسیر آماری
■ این ترکیب، دید عمیق‌تری نسبت به داده‌ها ایجاد می‌کند.

🔹 چه زمانی Statsmodels انتخاب مناسبی است؟

✔ وقتی تفسیر آماری نتایج اهمیت دارد
✔ وقتی پروژه پژوهشی یا تحلیلی انجام می‌دهیم
✔ وقتی نیاز به آزمون فرضیه داریم
✔ وقتی گزارش علمی یا تحلیلی می‌نویسیم


📌 منبع:
🔘 Statsmodels Docs

#️⃣ #تحلیل_آماری #مدل_سازی #علم_داده #پایتون
#Statsmodels #Statistics #DataAnalysis #Python

🌐 @PyVision

🟦 اصطلاحات معماری‌ و مفاهیم پیشرفته یادگیری عمیق (Deep Learning)
قسمت سوم

2️⃣1️⃣ Convolutional Neural Network (CNN)
• شبکه‌ای تخصصی برای پردازش تصویر و داده‌های مکانی.

2️⃣2️⃣ Recurrent Neural Network (RNN)
• مدلی برای داده‌های ترتیبی با وابستگی زمانی.

2️⃣3️⃣ LSTM
• نوعی RNN با حافظه بلندمدت برای حل مشکل محوشدن گرادیان.

2️⃣4️⃣ Transformer
• معماری مبتنی بر Attention و پایه مدل‌های مدرن NLP.

2️⃣5️⃣ Attention Mechanism
• مکانیزمی برای تمرکز مدل روی بخش‌های مهم ورودی.

2️⃣6️⃣ Pretrained Model
• مدلی که قبلاً روی داده‌های بزرگ آموزش دیده است.

2️⃣7️⃣ Transfer Learning
• استفاده از دانش مدل‌های آماده برای مسائل جدید.

2️⃣8️⃣ Fine-Tuning
• تنظیم مجدد وزن‌های مدل پیش‌آموزش‌دیده.

2️⃣9️⃣ Autoencoder
• شبکه‌ای برای یادگیری نمایش فشرده و کاهش بُعد داده.

3️⃣0️⃣ Vanishing Gradient
• کوچک‌شدن گرادیان‌ها در شبکه‌های عمیق که یادگیری را مختل می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Stanford CS231n: Deep Learning for Computer Vision

#️⃣ #یادگیری_عمیق #پایتون #هوش_مصنوعی
#DeepLearning #Python #AI

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب
قسمت بيست و سوم

Machine Learning for Absolute Beginner
(3rd Edition)
نویسنده:
Oliver Theobald

📊 سطح: مقدماتی
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصربه‌فرد کتاب
■ نوشته‌شده با زبان ساده
■ مناسب افرادی که هیچ پیش‌زمینه‌ای در یادگیری ماشین یا برنامه‌نویسی ندارند
■ تمرکز بر «درک مفهومی» به‌جای فرمول‌های پیچیده
■ توضیح گام‌به‌گام مفاهیم پایه با مثال‌های قابل‌فهم
■ معرفی اولیه ML بدون وابستگی سنگین به ابزارها

🌟 چه چیزی این کتاب را خاص می‌کند؟
● مخاطب کتاب، مبتدی است
■ کمک می‌کند بفهمید:
• یادگیری ماشین چیست؟
• چه تفاوتی با برنامه‌نویسی سنتی دارد؟
• چرا داده نقش اصلی را دارد؟
■ پلی مناسب قبل از ورود به منابع فنی‌تر ML با Python

📚 سرفصل‌های کلیدی کتاب
■ تعریف یادگیری ماشین و کاربردهای آن
■ تفاوت AI، ML و Deep Learning
■ مفاهیم پایه داده، مدل و یادگیری
■ انواع یادگیری ماشین:
• یادگیری نظارت‌شده
• یادگیری بدون نظارت
■ آشنایی مفهومی با الگوریتم‌ها
■ نگاهی ساده به Python در یادگیری ماشین

#️⃣ #یادگیری_ماشین #مسیر_یادگیری #کتاب_بیست_و_سوم
#MachineLearning #AI_Books #Python

🌐 @PyVision